Cette thèse porte sur le diagnostic à base de modèles. Nous focalisons notre intérêt sur le diagnostic d'un ensemble interagissant de composants logiciels. L'originalité de ce travail se situe dans l'utilisation des Réseaux de Petri Colorés (RdPC) comme modèle de faute. L'utilisation des RdPC est originale et avantageuse à plusieurs titres. Premièrement, Les RdPC permettent la représentation des données, dans notre cas ça nous permet de manipuler les données de manière symbolique même si leur domaine de valeurs est infini (seul le statut des données est représenté par des jetons colorés : rouge pour fautif, noir pour correct et étoile pour inconnu). Deuxièmement, chaque transition en RdPC peut avoir plusieurs modalités de franchissement, nous avons donc défini pour chaque activité deux modalités de transition, fautif et correct, auxquelles on a associé des fonctions de propagation de couleur. Finalement, La sémantique RdPC porte de manière implicite la notion d'ordre partiel des observations. La contribution principale de cette thèse consiste à réduire le problème de diagnostic à la résolution d' un système d'inéquation algébrique en se fondant sur l'équation fondamentale de la dynamique des RdPs. La résolution de ce système d'inéquation permet de calculer le diagnostic sans dépliage de la trajectoire même dans les cas d'itération d'activités et ceci sans perte de la précision du diagnostic. Nous avons également, en se fondant sur la notion de sous-réseaux fonctionnels, proposé une version décentralisée de la résolution du système d'inéquation. La dimension applicative de cette thèse concerne le diagnostic d'orchestration de services Web. Une traduction du langage d'orchestration BPEL en RdPC a été donné ainsi qu'une application détaillée sur un scénario.

Les photodétecteurs infrarouge à multipuits quantiques (QWIP : Quantum Well Infrared Photodetector) sont des composants pluridisciplinaires : science des matériaux nécessaire à l'épitaxie, transport électronique dans ces couches semi-conductrices, modélisation électromagnétique du couplage optique, contrôle des process de salle blanche. Il est impératif de maîtriser chacune de ces composantes afin d'exploiter cette technologie pour des applications d'imagerie infrarouge. L'objectif de cette thèse est de permettre l'élargissement de la gamme spectrale accessible aux QWIPs. Pour ce faire, nous avons étudié les points communs et les spécificités de la physique de ce composant entre 3 et 20 µm. En particulier, nous avons traité de cette problématique dans les domaines que sont le transport électronique et l'aspect matériau. Après une introduction générale sur l'imagerie infrarouge et sur le composant QWIP, nous présentons les résultats d'une étude structurale et chimique des hétérostructures AlGaAs / InGaAs. Ces alliages constituent le cœur du détecteur, c'est pourquoi l'extension des longueurs d'onde de détection passe en premier lieu par le contrôle et donc la connaissance, de ces matériaux. La suite de ce travail de thèse est consacrée à l'étude des différents régimes de transport électronique dans les QWIPs : régime tunnel séquentiel résonant, régime de fort champ, régime thermoïonique et régime optique. Bien que les différents modes de transport soient observables sur l'ensemble des échantillons, certains d'entre eux ne sont dominants que pour quelques applications spécifiques. Enfin, nous montrons que la maîtrise des différentes étapes de conception et de fabrication nous permet d'optimiser les QWIPs dans la bande 3-5 µm pour des besoins de détection terrestre et de réaliser des QWIPs large bande dans la gamme 10-20 µm pour des applications spatiales.

Les trois chapitres de ce texte traitent quatre problemes de nature geometrique, dynamique ou algebrique, ayant un lien avec le procede de suspension (ou mapping-torus). Le premier chapitre presente un theoreme de combinaison general pour les graphes de groupes relativement hyperboliques (Gromov, Farb). Le deuxieme chapitre aborde deux questions de dynamique topologique : d'une part la generalisation, aux applications continues de graphes, de la notion de type d'orbite (Sharkovskii, Boyland) ; d'autre part la caracterisation de l'existence d'une structure de suspension pour certaines surfaces branchees (Williams). Le troisiµeme chapitre traite de la recherche de caracterisations, combinatoires ou dynamiques, des automorphismes geometriques parmi les automorphismes du groupe libre.

Récemment, la localisation statique et dynamique d'un objet ou d'une personne est devenue l'un des plus importantes fonctionnalités d'un système de communication, du fait de ses multiples applications. En effet, connaître la position d'un terminal mobile (MT), en milieu extérieur ou intérieur, est généralement d'une importance majeure pour des applications fournissant des services basés sur la localisation. Ce développement des systèmes de localisation est dû au faible coût des infrastructures de réseau sans fil en milieu intérieur (WLAN). Les techniques permettant de localiser des MTs diffèrent selon les paramètres extraits des signaux radiofréquences émis entre des stations de base (BSs) et des MTs. Les conditions idéales pour effectuer des mesures sont des environnements dépourvus de tout obstacle, permettant des émissions directes entre BS et MT. Ce n'est pas le cas en milieu intérieur, du fait de la présence continuelle d'obstacles dans l'espace, qui dispersent les rayonnements. Les mesures prises dans ces conditions (NLOS, pour Non Line of Sight) sont imprévisibles et diffèrent de celles prises en condition LOS. Afin de réduire les erreurs de mesure, différentes techniques peuvent être utilisées, comme la mitigation, l'approximation, la correction à priori, ou le filtrage. En effet, l'application de systèmes de suivi (TSs) constitue une base substantielle pour la navigation individuelle, les réseaux sociaux, la gestion du trafic, la gestion des ressources mobiles, etc. Différentes techniques sont appliquées pour construire des TSs en milieu intérieur, où le signal est bruité, faible voire inexistant. Bien que les systèmes de localisation globaux (GPS) et les travaux qui en découlent fonctionnent bien hors des bâtiments et dans des canyons urbains, le suivi d'utilisateurs en milieu intérieur est bien plus problématique. De ce fait, le problème de prédiction reste un obstacle essentiel à la construction de TSs fiable dans de tels environnements. Une étape de prédiction est inévitable, en particulier, dans le cas où l'on manque d'informations. De multiples approches ont été proposées dans la littérature, la plupart étant basées sur un filtre linéaire (LF), un filtre de Kalman (KF) et ses variantes, ou sur un filtre particulaire (PF). Les filtres de prédiction sont souvent utilisés dans des problèmes d'estimation et l'application de la dérivation non entière peut limiter l'impact de la perte de performances. Ce travail présente une nouvelle approche pour la localisation intérieure par WLAN utilisant un groupement des coordonnées. Ensuite, une étude comparative des techniques déterministes et des techniques d'apprentissage pour la localisation intérieure est présentée. Enfin, une nouvelle approche souple pour les systèmes de suivi en milieu intérieur, par application de la dérivation non entière, est présentée

Cette thèse vise à améliorer la pile de protocoles pour réseaux de capteurs sans fil à récupération d'énergie afin de les rendre autonomes dans un contexte multi-saut. Elle s'inscrit dans le projet GreenNet de STMicroelectronics qui a pour objectif de concevoir et développer une nouvelle génération d'objets intelligent basés sur la récupération d'énergie ambiente en vue de l'intégration dans l'Internet des Objets. L'originalité de la plateforme GreenNet repose sur sa petite taille qui implique une faible capacité de stockage d'énergie ainsi qu'une faible capacité de récupération d'énergie. Avec un si faible budget d'énergie, les protocoles standards ou les solutions proposées par les communautés académique/industrielle ne permettant pas d'assurer un fonctionnement autonome de ces réseaux. Dans cette thèse, nous analysons les protocoles standards et les solutions existantes pour identifier leurs limites avec la plateforme GreenNet. Ensuite, nous proposons 3 contributions afin de permettre cette autonomie. La première contribution est MCBT, un protocole permettant d'accélérer la découverte et le rattachement de nouveaux noeuds à un réseau multi saut et multi-canaux en formation ou existent. Ce protocole réduit efficacement l'énergie dépensée dans cette phase fortement consommatrice. La deuxième contribution est STADA, un algorithme adaptant l'activité des capteurs en fonction des conditions locales de trafic et d'énergie disponible. STADA est basé sur une fonction de pondération qui tient compte de l'énergie présente dans la batterie, du taux de récupération d'énergie et du trafic local. Enfin, notre troisième contribution propose une nouvelle métrique de routage basée sur Expected Delay synthétisant en une seule variable monotone des facteurs tels que l'éloignement au puits, les chemins bénéficiant d'un ordonnancement de relayage de paquet privilégié et de périodes cumulées d'activité des radios sur le chemin favorable. Toutes les solutions proposées sont conçues pour fonctionner avec la norme IEEE 802.15.4 slotté et sont facilement transposables à son évolution définie par la norme IEEE 802.15.4e. Nous avons validé les protocoles proposés grâce à un simulateur émulant des noeuds réels (Cooja) et au simulateur WSNet. Les résultats ont montré de meilleures performances en termes de consommation d'énergie et de qualité de service par rapport à l'existant. / This thesis concerns energy efficient protocols for harvested wireless sensor networks. It is a part of an industrial Internet of Things project. STMicroelectronics started the GreenNet project with the objective to develop and design a new generation of harvesting smart objects to be integrated in the Internet of Things. The GreenNet platform is novel with respect to the existing solutions due to its small size that implies a small energy buffer and small harvesting capabilities. This aspect makes the standard protocols and precedent solutions not directly applicable on this extremely low power platform. In this dissertation, we analyse standard protocols and existing solutions to identify their issues in the gn platform. Then, we provide protocol and algorithm adaptations to make feasible the concept of auto configurable and sustainable networks of GreenNet nodes. We proposed MCBT, an energy efficient protocol for the bootstrap procedure. It enables low power nodes to be enrolled in mh mc wireless sensor networks thanks to the network support for enrolling new nodes. It represents an energy efficient solution that extends the standard protocol. We proposed STADA, a sustainable algorithm to adapt the node activity according to the available energy and traffic conditions. STADA is based on a weighted function that takes into account the energy present in the battery, the energy harvesting rate, and network traffic. In this way, the algorithm takes into account all main parameters to adapt the energy consumption and improve the node performance. To make the harvested network more efficient according to light variations, we proposed a novel metric that makes the path choice a simple process. With the Expected Delay, we synthesize all network parameters in a single monotonic variable that facilitates the path choice in mh harvesting wireless sensor networks. All proposed solutions are designed to work with standard beacon-enabled IEEE 802.15.4 protocols and are easily portable on the future version of IEEE 802.15.4e. We validated the proposed protocols with emulations and simulations. The evaluation results shown better performance in terms of energy consumption and quality of service.

Cette thèse vise à améliorer la pile de protocoles pour réseaux de capteurs sans fil à récupération d'énergie afin de les rendre autonomes dans un contexte multi-saut. Elle s'inscrit dans le projet GreenNet de STMicroelectronics qui a pour objectif de concevoir et développer une nouvelle génération d'objets intelligent basés sur la récupération d'énergie ambiente en vue de l'intégration dans l'Internet des Objets. L'originalité de la plateforme GreenNet repose sur sa petite taille qui implique une faible capacité de stockage d'énergie ainsi qu'une faible capacité de récupération d'énergie. Avec un si faible budget d'énergie, les protocoles standards ou les solutions proposées par les communautés académique/industrielle ne permettant pas d'assurer un fonctionnement autonome de ces réseaux. Dans cette thèse, nous analysons les protocoles standards et les solutions existantes pour identifier leurs limites avec la plateforme GreenNet. Ensuite, nous proposons 3 contributions afin de permettre cette autonomie. La première contribution est MCBT, un protocole permettant d'accélérer la découverte et le rattachement de nouveaux noeuds à un réseau multi saut et multi-canaux en formation ou existent. Ce protocole réduit efficacement l'énergie dépensée dans cette phase fortement consommatrice. La deuxième contribution est STADA, un algorithme adaptant l'activité des capteurs en fonction des conditions locales de trafic et d'énergie disponible. STADA est basé sur une fonction de pondération qui tient compte de l'énergie présente dans la batterie, du taux de récupération d'énergie et du trafic local. Enfin, notre troisième contribution propose une nouvelle métrique de routage basée sur Expected Delay synthétisant en une seule variable monotone des facteurs tels que l'éloignement au puits, les chemins bénéficiant d'un ordonnancement de relayage de paquet privilégié et de périodes cumulées d'activité des radios sur le chemin favorable. Toutes les solutions proposées sont conçues pour fonctionner avec la norme IEEE 802.15.4 slotté et sont facilement transposables à son évolution définie par la norme IEEE 802.15.4e. Nous avons validé les protocoles proposés grâce à un simulateur émulant des noeuds réels (Cooja) et au simulateur WSNet. Les résultats ont montré de meilleures performances en termes de consommation d'énergie et de qualité de service par rapport à l'existant. / This thesis concerns energy efficient protocols for harvested wireless sensor networks. It is a part of an industrial Internet of Things project. STMicroelectronics started the GreenNet project with the objective to develop and design a new generation of harvesting smart objects to be integrated in the Internet of Things. The GreenNet platform is novel with respect to the existing solutions due to its small size that implies a small energy buffer and small harvesting capabilities. This aspect makes the standard protocols and precedent solutions not directly applicable on this extremely low power platform. In this dissertation, we analyse standard protocols and existing solutions to identify their issues in the gn platform. Then, we provide protocol and algorithm adaptations to make feasible the concept of auto configurable and sustainable networks of GreenNet nodes. We proposed MCBT, an energy efficient protocol for the bootstrap procedure. It enables low power nodes to be enrolled in mh mc wireless sensor networks thanks to the network support for enrolling new nodes. It represents an energy efficient solution that extends the standard protocol. We proposed STADA, a sustainable algorithm to adapt the node activity according to the available energy and traffic conditions. STADA is based on a weighted function that takes into account the energy present in the battery, the energy harvesting rate, and network traffic. In this way, the algorithm takes into account all main parameters to adapt the energy consumption and improve the node performance. To make the harvested network more efficient according to light variations, we proposed a novel metric that makes the path choice a simple process. With the Expected Delay, we synthesize all network parameters in a single monotonic variable that facilitates the path choice in mh harvesting wireless sensor networks. All proposed solutions are designed to work with standard beacon-enabled IEEE 802.15.4 protocols and are easily portable on the future version of IEEE 802.15.4e. We validated the proposed protocols with emulations and simulations. The evaluation results shown better performance in terms of energy consumption and quality of service.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-03-23Bitstream added on 2014-06-13T20:09:52Z : No. of bitstreams: 1 hoji_es_me_ilha.pdf: 1044314 bytes, checksum: 689b008e9a9531695ae561b63e953e91 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Ensino Pesquisa e Extensão de Ilha Solteira (FEPISA) / A reestruturação dos mercados de energia para fornecer livre acesso ao sistema de transmissão e o conseqüente aumento no número de transações de compra e venda de energia tem causado congestionamento nos sistemas de transmissão. Como conseqüência, as redes têm sofrido sobrecargas nas linhas de maneira mais freqüente. Uma maneira prática de se melhorar a capacidade de transferência de potência ativa em uma linha de transmissão é a redução de seu fluxo reativo. Esse controle pode ser feito através de alterações nos controles das fontes de potência reativa e nos taps de transformadores. A definição de quais ações serão tomadas de modo a minimizar o fluxo reativo e aliviar, ou mesmo eliminar, a sobrecarga em uma determinada linha, pode ser realizada através da análise de sensibilidade. Uma vez que se está interessado na resposta do sistema às variações de injeções de reativos, utilizamos a matriz Lc do método CRIC (Calcul de Reseaux Implicitement Couples) de fluxo de potência. Também foi utilizado o modelo constante do método CRIC. A metodologia desenvolvida consiste da manipulação da matriz Lc com outras sensibilidades de primeira ordem, de modo a se obter as sensibilidades entre fluxo reativo nas linhas e injeção de reativos nas barras e fluxo reativo nas linhas e taps dos transformadores. As sensibilidades obtidas fornecem as barras e transformadores mais indicados para alívio de uma determinada sobrecarga e são úteis principalmente em casos emergenciais, nos quais não seja necessária a instalação de novas fontes de reativos. Os resultados obtidos são comparados com os obtidos através de uma metodologia semelhante, que utiliza a matriz jacobiana do método de Newton. Foram utilizados para os testes o sistema Cigré de 32 barras, e o sistema Sul-Sudeste brasileiro em duas configurações de carga diferentes. / The restructuring of energy markets to supply free access to the transmission system and the consequent increase of the number of power transactions has been causing congestions in the transmission systems. As consequence, the networks have been suffering overloads in the lines in a more frequent way. A practice way of improving the transfer capability of active power in a transmission line is to decrease its reactive power flow. That control can be made through changes in the reactive power sources injections and in the transformer ratios of transformers. The definition of which actions will be taken to minimize the reactive flow and to alleviate, or even to eliminate, the overload in a determined line can be accomplished through the sensibility analysis. Once it is interested in the answer of the system to the variations of reactive power injections, we used the matrix Lc from the CRIC (Calcul of Reseaux Implicitement Couples) power flow method. The constant model of CRIC is also used. The developed methodology consists of the manipulation of the matrix Lc with other first order sensibilities, in order to obtain the sensibilities among reactive flow in the lines and reactive power injections in the buses and reactive flow in the lines and transformer ratios of the transformers. The obtained sensibilities indicate the buses and transformers for relieving a certain overload and they are mainly useful in emergency cases, which it is not necessary the installation of new sources of reagents. The obtained results are compared with the obtained through a similar methodology, that uses the of Newton's method jacobian matrix. The methodologies were tested using the 32-bus Cigré network and the South-southeast Brazilian system in two different load configurations.

Notre thèse est consacrée à l’étude de la supervision des réseaux de Petri en vue de la conception de systèmes manufacturiers flexibles. L’objectif est la définition de stratégies de pilotage en ligne pour l’évitement de conflits et d’interblocages, dans le cadre de la théorie de la supervision. Le point de départ de notre travail est d’exploiterle graphe de marquage du réseau de Petri, ce qui permet en particulier d’obtenir des stratégies de commande maximalement permissive pour des problèmes d’évitement de conflits et d’interblocages. Nous avons ainsi introduit des techniques originales, manipulations d’inégalités ou réductions d’ensembles de marquages, destinées à diminuerla complexité algorithmique d’une telle méthode. Dans premier temps, nous avons focalisé sur la synthèse de superviseurs dits purs, ce qui correspond au cas particulier où l’ensemble de marquage légaux, est convexe.Cette optimisation est ensuite considérée du point de vue de la facilité de mise en oeuvre. Nous traitons ainsi de la minimisation de la structure du superviseur et de son coût d’implémentation en préservant une structure de supervision qui offre à la fois la permissivité maximale et une complexité de calcul raisonnable en vue d’utilisationsur des installations réelles. Aussi, nous avons cherché à réduire le nombre de places de contrôle nécessaires pour réaliser un superviseur maximalement permissif, pour cela nous avons formule le calcul du nombre minimal de places de contrôle en termes d’un problème de programmation linéaire. Afin d’affaiblir la complexité de ce calcul de superviseur, deux versions de l’algorithme sont proposées. Ce problème de minimisation de la taille dusuperviseur, quoique fondamental, n’est pas abordé aussi directement dans la littérature. Il s’agit là d’une première contribution.Dans u second temps, nous nous sommes intéressés aux réseaux de Petri à boucles (self-loops). Les boucles étant représentées par une variable qui s’ajoute dans la contrainte inégalité définissant l’ensemble de marquages légaux. Après avoir proposé une méthode de réduction du nombre d’inégalités ainsi que du superviseur optimalen se basant sur les approches et résultats précédents, nous avons établi une condition suffisante d’obtention d’un superviseur maximalement permissif permettant de traiter des ensembles de marquages légaux non convexes.Enfin nous proposons une méthode de synthèse de contrôleur pour une nouvelle classe de réseaux de Petri, avec des arcs inhibiteurs correspondant à des contraintes définies par des intervalles. La taille du contrôleur ainsi obtenu et défini en termes d’arcs inhibiteurs à intervalles s’en trouve réduite ainsi que par conséquent sont coût d’implémentation. / Reachability graph analysis is an important technique for deadlockcontrol, which always suffers from a state explosion problem since it requires togenerate all or a part of reachable markings.Based on this technique, an optimal or suboptimal supervisor with high behavioralpermissiveness can always be achieved. This thesis focuses on designing liveness enforcing Petri net supervisors for FMSs by considering their behavioralpermissiveness, supervisory structure, and computationnal complexity.The following research contributions are made in this thesis.1. The design of a maximally permissive liveness-enforcing supervisor for an FMSis proposed by solving integer linear programming problems (ILPPs).2. Structural complexity is also an important issue for a maximally permissivePetri net supervisor. A deadlock prevention policy for FMSs is proposed, which canobtain a maximally permissive liveness-enforcing Petri net supervisor while thenumber of control places is compressed.3. In order to overcome the computational complexity problem in MCPP and ensurethat the controlled system is maximally permissive with a simple structure, wedevelop an iterative deadlock prevention policy and a modified version.4. We consider the hardware and software costs in the stage of controlimplementation of a deadlock prevention policy, aiming to obtain a maximallypermissive Petri net supervisor with the lowest implementation cost. A supervisorconsists of a set of control places and the arcs connecting control places totransitions. We assign an implementation cost for each control place and controland observation costs for each transition. Based on reachability graph analysis,maximal permissiveness can be achieved by designing place invariants that prohibitall FBMs but no legal markings.5. Self-loops are used to design maximally permissive supervisors. A self-loop ina Petri net cannot be mathematically represented by its incidence matrix. Wepresent a mathematical method to design a maximally permissive Petri netsupervisor that is expressed by a set of control places with self-loops. A controlplace with a self-loop can be represented by a constraint and a selfloopassociated with a transition whose firing may lead to an illegal marking.

Cette thèse a pour but d'améliorer la tâche de reconnaître des gestes de main en utilisant des techniques d'apprentissage par ordinateur et de traitement du signal. Les principales contributions de la thèse sont dédiés à la théorie de l'apprentissage par ordinateur et à l'interaction homme-machine. L'objectif étant d'implanter toutes méthodes en temps réel, toute méthode employé au cours de cette thèse était un compromis entre puissance et temps de calcul nécessaire.Plusieurs pistes ont été poursuivi : au début, la fusion des informations fournies par plusieurs capteurs tu type « time-of-flight » a été étudiée, dans le but d'améliorer le taux de reconnaissances correctes par rapport au cas avec un seul capteur. En particulier, l'impact des différentes caractéristiques calculés à partir d'une nuage de points, et de ses paramètres, a été évalué. Egalement, la performance des réseaux multi-couches (MLP) à été comparé avec celle d'un séparateur à vaste marge (SVM).En s'appuyant sur ces résultats, l'implantation du système dans une voiture a eté effectuée. Tout d'abord, nous avons montré que le système n'est pas du tout gêné par le fait d'être exposé aux conditions d'éclairage « outdoor ». L'extension de la base d'entraînement et une modification des caractéristiques calculé de la nuage des points a pu augmenter le taux de bonnes reconnaissances de façon très significative, ainsi que le rajout des mesures de confiance à la classification.Afin d'améliorer la performance des classifieurs à la base des réseaux multi-couche (MLP), une nouvelle méthode assez simple a été mise au point ensuite. Cette méthode met au profit des informations déjà présentes dans la dernière couche du réseau. En combinant cette nouvelle approche avec une technique de fusion, le taux de bonnes reconnaissances est amélioré, et surtout pour le cas des échantillons « difficiles ». Ces résultats ont été analysés et comparés de façon approfondie en comparant des différentes possibilités de fusion dans un tel contexte. L'exploitation du fait que les données traitées dont des séquences, et qu'il y a par conséquent une cohérence temporelle dans des échantillons successifs, a également été abordée un utilisant les mêmes techniques de fusion. Un système de « infotainment » implanté sur un smartphone, qui utilise les techniques décrites ici, a également été réalisé.Dans un dernier temps, un modèle simplifié de la reconnaissance des gestes dynamiques a été proposé et validé dans un contexte applicatif. Il a été montré que un geste peut être défini de façon assez robuste par une pose initiale et une pose finale, qui sont classé par le système décrit ci-dessus. / This thesis aims at improving the complex task of hand gesture recognition by utilizing machine learning techniques to learn from features calculated from 3D point cloud data. The main contributions of this work are embedded in the domains of machine learning and in the human-machine interaction. Since the goal is to demonstrate that a robust real-time capable system can be set up which provides a supportive means of interaction, the methods researched have to be light-weight in the sense that descriptivity balances itself with the calculation overhead needed to, in fact, remain real-time capable. To this end several approaches were tested:Initially the fusion of multiple ToF-sensors to improve the overall recognition rate was researched. It is examined, how employing more than one sensor can significantly boost recognition results in especially difficult cases and get a first grasp on the influence of the descriptors for this task as well as the influence of the choice of parameters on the calculation of the descriptor. The performance of MLPs with standard parameters is compared with the performance of SVMs for which the parameters have been obtained via grid search.Building on these results, the integration of the system into the car interior is shown. It is demonstrated how such a system can easily be integrated into an outdoor environment subject to strongly varying lighting conditions without the need for tedious calibration procedures. Furthermore the introduction of a modified light-weight version of the descriptor coupled with an extended database significantly boosts the frame rate for the whole recognition pipeline. Lastly the introduction of confidence measures for the output of the MLPs allows for more stable classification results and gives an insight on the innate challenges of this multiclass problem in general.In order to improve the classification performance of the MLPs without the need for sophisticated algorithm design or extensive parameter search a simple method is proposed which makes use of the existing recognition routines by exploiting information already present in the output neurons of the MLPs. A simple fusion technique is proposed which combines descriptor features with neuron confidences coming from a previously trained net and proves that augmented results can be achieved in nearly all cases for problem classes and individuals respectively.These findings are analyzed in-depth on a more theoretical scale by comparing the effectiveness of learning solely on neural activities in the output layer with the previously introduced fusion approach. In order to take into account temporal information, the thesis describes a possible approach on how to exploit the fact that we are dealing with a problem within which data is processed in a sequential manner and therefore problem-specific information can be taken into account. This approach classifies a hand pose by fusing descriptor features with neural activities coming from previous time steps and lays the ground work for the following section of making the transition towards dynamic hand gestures. Furthermore an infotainment system realized on a mobile device is introduced and coupled with the preprocessing and recognition module which in turn is integrated into an automotive setting demonstrating a possible testing environment for a gesture recognition system.In order to extend the developed system to allow for dynamic hand gesture interaction a simplified approach is proposed. This approach demonstrates that recognition of dynamic hand gesture sequences can be achieved with the simple definition of a starting and an ending pose based on a recognition module working with sufficient accuracy and even allowing for relaxed restrictions in terms of defining the parameters for such a sequence.

Récemment, la localisation statique et dynamique d'un objet ou d'une personne est devenue l'un des plus importantes fonctionnalités d'un système de communication, du fait de ses multiples applications. En effet, connaître la position d'un terminal mobile (MT), en milieu extérieur ou intérieur, est généralement d'une importance majeure pour des applications fournissant des services basés sur la localisation. Ce développement des systèmes de localisation est dû au faible coût des infrastructures de réseau sans fil en milieu intérieur (WLAN). Les techniques permettant de localiser des MTs diffèrent selon les paramètres extraits des signaux radiofréquences émis entre des stations de base (BSs) et des MTs. Les conditions idéales pour effectuer des mesures sont des environnements dépourvus de tout obstacle, permettant des émissions directes entre BS et MT. Ce n'est pas le cas en milieu intérieur, du fait de la présence continuelle d'obstacles dans l'espace, qui dispersent les rayonnements. Les mesures prises dans ces conditions (NLOS, pour Non Line of Sight) sont imprévisibles et diffèrent de celles prises en condition LOS. Afin de réduire les erreurs de mesure, différentes techniques peuvent être utilisées, comme la mitigation, l'approximation, la correction à priori, ou le filtrage. En effet, l'application de systèmes de suivi (TSs) constitue une base substantielle pour la navigation individuelle, les réseaux sociaux, la gestion du trafic, la gestion des ressources mobiles, etc. Différentes techniques sont appliquées pour construire des TSs en milieu intérieur, où le signal est bruité, faible voire inexistant. Bien que les systèmes de localisation globaux (GPS) et les travaux qui en découlent fonctionnent bien hors des bâtiments et dans des canyons urbains, le suivi d'utilisateurs en milieu intérieur est bien plus problématique. De ce fait, le problème de prédiction reste un obstacle essentiel à la construction de TSs fiable dans de tels environnements. Une étape de prédiction est inévitable, en particulier, dans le cas où l'on manque d'informations. De multiples approches ont été proposées dans la littérature, la plupart étant basées sur un filtre linéaire (LF), un filtre de Kalman (KF) et ses variantes, ou sur un filtre particulaire (PF). Les filtres de prédiction sont souvent utilisés dans des problèmes d'estimation et l'application de la dérivation non entière peut limiter l'impact de la perte de performances. Ce travail présente une nouvelle approche pour la localisation intérieure par WLAN utilisant un groupement des coordonnées. Ensuite, une étude comparative des techniques déterministes et des techniques d'apprentissage pour la localisation intérieure est présentée. Enfin, une nouvelle approche souple pour les systèmes de suivi en milieu intérieur, par application de la dérivation non entière, est présentée / Recently, the static and dynamic geo-location of a device or a person has become one of the most important aspects of communication systems because of its multiple applications. In general, knowing the position of a mobile terminal (MT) in outdoor or indoor environments is of major importance for applications providing services based on the location. The development of localization systems has been mainly driven by the avail- ability of the affordable cost of indoor wireless local area network (WLAN) infrastructure. There exist different techniques to localize MTs with the different mainly depending on the type of the metrics extracted from the radio frequency signals communicated between base stations (BSs) and MTs. Ideal measurements are taken in environments which are free of obstacles and in direct ray tracings between BS and MT. This is not the case in indoor environment because the daily use of permanent obstacles in the work space scatters the ray tracings. Measurements taken in Non Line Of Sight (NLOS) are unpredictable and different from those taken in LOS. In order to reduce measurement errors, one can apply different techniques such as mitigation, approximation, prior correction, or filtering. Tracking systems (TSs) have many concrete applications in the space of individual navigation, social net- working, asset management, traffic management, mobile resource management, etc. Different techniques are applied to build TSs in indoor environments, where the signal is noisy, weak or even non-existent. While the Global Positioning System (GPS) devices work well outside buildings and in urban canyons, tracking an indoor user in a real-world environment is much more problematic. The prediction problem remains an essential obstacle to construct reliable indoor TSs. Then lacks of reliable wireless signals represent the main issue for indoor geo-location systems. This obviously calls for some sort of predictions and corrections to overcome signal reliability, which unavoidably open the door for a multitude of challenges. Varieties of approaches were proposed in the literature. The most used are the ones based on prediction filters, such as Linear Filter (LF), Kalman Filter (KF) and its derivatives, and Particle Filters (PF). Prediction filters are often used in estimation problems and applying Digital Fractional Differentiation can limit the impact of performance degradations. This work presents a novel approach for the WLAN indoor geo-location by using coordinates clustering. This approach allows overcoming the limitations of NLOS methods without applying any of mitigation, approximation, prior correction, or filtering approaches. Then a comparison study of deterministic and learning techniques for indoor geo-location is presented. Finally, it presents a novel soft approach for indoor tracking system by applying digital fractional integration (DFI) to classical prediction filters