Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales. / This master’s thesis presents a new approach to urban area detection and segmentation in hyperspectral images. The proposed method relies on a three-step procedure. First, in order to decrease the computational complexity, an informative three-colour composite image, minimizing as much as possible the loss of information of the spectral content, is computed. To this end, a non-linear dimensionality reduction step, based on two complementary but contradictory criteria of good visualization, namely accuracy and contrast, is achieved for the colour display of each hyperspectral image. In order to discriminate between urban and non-urban areas, the second step consists of extracting some complementary and discriminant features on the resulting (three-band) colour hyperspectral image. To attain this goal, we have extracted a set of features relevant to the description of different aspects of urban areas, which are mainly composed of man-made objects with regular or simple geometrical shapes. We have used simple textural features based on grey-levels, gradient magnitude or grey-level co-occurence matrix statistical parameters combined with structural features based on gradient orientation, and straight segment detection. In order to also reduce the computational complexity and to avoid the so-called “curse of dimensionality” when clustering high-dimensional data, we decided, in the final third step, to classify each individual feature (by a simple K-means clustering procedure) and to combine these multiple low-cost and rough image segmentation results with an efficient fusion model of segmentation maps. The experiments reported in this report demonstrate that the proposed segmentation method is efficient in terms of visual evaluation and performs well compared to existing and automatic detection and segmentation methods of urban areas from hyperspectral images.

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Les systèmes multicaméras utilisés pour la vidéosurveillance sont complexes, lourds et coûteux. Pour la surveillance d'une pièce, serait-il possible de les remplacer par un système beaucoup plus simple utilisant une seule caméra et une ou plusieurs sources lumineuses en misant sur les ombres projetées pour obtenir de l'information 3D ? Malgré les résultats intéressants offerts par les systèmes multicaméras, la quantité d'information à traiter et leur complexité limitent grandement leur usage. Dans le même contexte, nous proposons de simplifier ces systèmes en remplaçant une caméra par une source lumineuse. En effet, une source lumineuse peut être vue comme une caméra qui génère une image d'ombre révélant l'objet qui bloque la lumière. Notre système sera composé par une seule caméra et une ou plusieurs sources lumineuses infrarouges (invisibles à l'oeil). Malgré les difficultés prévues quant à l'extraction de l'ombre et la déformation et l'occultation de l'ombre par des obstacles (murs, meubles...), les gains sont multiples en utilisant notre système. En effet, on peut éviter ainsi les problèmes de synchronisation et de calibrage de caméras et réduire le coût en remplaçant des caméras par de simples sources infrarouges. Nous proposons deux approches différentes pour automatiser la reconnaissance de postures humaines. La première approche reconstruit la forme 3D d'une personne pour faire la reconnaissance de la posture en utilisant des descripteurs de forme. La deuxième approche combine directement l'information 2D (ombre+silhouette) pour faire la reconnaissance de postures. Scientifiquement, nous cherchons à prouver que l'information offerte par une silhouette et l'ombre générée par une source lumineuse est suffisante pour permettre la reconnaissance de postures humaines élémentaires (p.ex. debout, assise, couchée, penchée, etc.). Le système proposé peut être utilisé pour la vidéosurveillance d'endroits non encombrés tels qu'un corridor dans une résidence de personnes âgées (pour la détection des chutes p. ex.) ou d'une compagnie (pour la sécurité). Son faible coût permettrait un plus grand usage de la vidéosurveillance au bénéfice de la société. Au niveau scientifique, la démonstration théorique et pratique d'un tel système est originale et offre un grand potentiel pour la vidéosurveillance. / Human posture recognition (HPR) from video sequences is one of the major active research areas of computer vision. It is one step of the global process of human activity recognition (HAR) for behaviors analysis. Many HPR application systems have been developed including video surveillance, human-machine interaction, and the video retrieval. Generally, applications related to HPR can be achieved using mainly two approaches : single camera or multi-cameras. Despite the interesting performance achieved by multi-camera systems, their complexity and the huge information to be processed greatly limit their widespread use for HPR. The main goal of this thesis is to simplify the multi-camera system by replacing a camera by a light source. In fact, a light source can be seen as a virtual camera, which generates a cast shadow image representing the silhouette of the person that blocks the light. Our system will consist of a single camera and one or more infrared light sources. Despite some technical difficulties in cast shadow segmentation and cast shadow deformation because of walls and furniture, different advantages can be achieved by using our system. Indeed, we can avoid the synchronization and calibration problems of multiple cameras, reducing the cost of the system and the amount of processed data by replacing a camera by one light source. We introduce two different approaches in order to automatically recognize human postures. The first approach directly combines the person’s silhouette and cast shadow information, and uses 2D silhouette descriptor in order to extract discriminative features useful for HPR. The second approach is inspired from the shape from silhouette technique to reconstruct the visual hull of the posture using a set of cast shadow silhouettes, and extract informative features through 3D shape descriptor. Using these approaches, our goal is to prove the utility of the combination of person’s silhouette and cast shadow information for recognizing elementary human postures (stand, bend, crouch, fall,...) The proposed system can be used for video surveillance of uncluttered areas such as a corridor in a senior’s residence (for example, for the detection of falls) or in a company (for security). Its low cost may allow greater use of video surveillance for the benefit of society.

Nous présentons un nouvel algorithme d’apprentissage de circuits quantiques basé sur la descente de gradient classique. Comme ce sujet unifie deux disciplines, nous expliquons les deux domaines aux gens de l’autre discipline. Conséquemment, nous débutons par une présentation du calcul quantique et des circuits quantiques pour les gens en apprentissage automatique suivi d’une présentation des algorithmes d’apprentissage automatique pour les gens en informatique quantique. Puis, pour motiver et mettre en contexte nos résultats, nous passons à une légère revue de littérature en apprentissage automatique quantique. Ensuite, nous présentons notre modèle, son algorithme, ses variantes et quelques résultats empiriques. Finalement, nous critiquons notre implémentation en montrant des extensions et des nouvelles approches possibles. Les résultats principaux se situent dans ces deux dernières parties, qui sont respectivement les chapitres 4 et 5 de ce mémoire. Le code de l’algorithme et des expériences que nous avons créé pour ce mémoire se trouve sur notre github à l’adresse suivante : https://github.com/AldoLamarre/quantumcircuitlearning. / We present a new learning algorithm for quantum circuits based on gradient descent. Since this subject unifies two areas of research, we explain each field for people working in the other domain. Consequently, we begin by introducing quantum computing and quantum circuits to machine learning specialists, followed by an introduction of machine learning to quantum computing specialists. To give context and motivate our results we then give a light literature review on quantum machine learning. After this, we present our model, its algorithms and its variants, then discuss our currently achieved empirical results. Finally, we criticize our models by giving extensions and future work directions. These last two parts are our main results. They can be found in chapter 4 and 5 respectively. Our code which helped obtain these results can be found on github at this link : https://github.com/ AldoLamarre/quantumcircuitlearning.

L'évaluation de la démarche humaine est l'une des composantes essentielles dans les soins de santé. Les systèmes à base de marqueurs avec plusieurs caméras sont largement utilisés pour faire cette analyse. Cependant, ces systèmes nécessitent généralement des équipements spécifiques à prix élevé et/ou des moyens de calcul intensif. Afin de réduire le coût de ces dispositifs, nous nous concentrons sur un système d'analyse de la marche qui utilise une seule caméra de profondeur. Le principe de notre travail est similaire aux systèmes multi-caméras, mais l'ensemble de caméras est remplacé par un seul capteur de profondeur et des miroirs. Chaque miroir dans notre configuration joue le rôle d'une caméra qui capture la scène sous un point de vue différent. Puisque nous n'utilisons qu'une seule caméra, il est ainsi possible d'éviter l'étape de synchronisation et également de réduire le coût de l'appareillage. Notre thèse peut être divisée en deux sections: reconstruction 3D et analyse de la marche. Le résultat de la première section est utilisé comme entrée de la seconde. Notre système pour la reconstruction 3D est constitué d'une caméra de profondeur et deux miroirs. Deux types de capteurs de profondeur, qui se distinguent sur la base du mécanisme d'estimation de profondeur, ont été utilisés dans nos travaux. Avec la technique de lumière structurée (SL) intégrée dans le capteur Kinect 1, nous effectuons la reconstruction 3D à partir des principes de l'optique géométrique. Pour augmenter le niveau des détails du modèle reconstruit en 3D, la Kinect 2 qui estime la profondeur par temps de vol (ToF), est ensuite utilisée pour l'acquisition d'images. Cependant, en raison de réflections multiples sur les miroirs, il se produit une distorsion de la profondeur dans notre système. Nous proposons donc une approche simple pour réduire cette distorsion avant d'appliquer les techniques d'optique géométrique pour reconstruire un nuage de points de l'objet 3D. Pour l'analyse de la démarche, nous proposons diverses alternatives centrées sur la normalité de la marche et la mesure de sa symétrie. Cela devrait être utile lors de traitements cliniques pour évaluer, par exemple, la récupération du patient après une intervention chirurgicale. Ces méthodes se composent d'approches avec ou sans modèle qui ont des inconvénients et avantages différents. Dans cette thèse, nous présentons 3 méthodes qui traitent directement les nuages de points reconstruits dans la section précédente. La première utilise la corrélation croisée des demi-corps gauche et droit pour évaluer la symétrie de la démarche, tandis que les deux autres methodes utilisent des autoencodeurs issus de l'apprentissage profond pour mesurer la normalité de la démarche. / The problem of assessing human gaits has received a great attention in the literature since gait analysis is one of key components in healthcare. Marker-based and multi-camera systems are widely employed to deal with this problem. However, such systems usually require specific equipments with high price and/or high computational cost. In order to reduce the cost of devices, we focus on a system of gait analysis which employs only one depth sensor. The principle of our work is similar to multi-camera systems, but the collection of cameras is replaced by one depth sensor and mirrors. Each mirror in our setup plays the role of a camera which captures the scene at a different viewpoint. Since we use only one camera, the step of synchronization can thus be avoided and the cost of devices is also reduced. Our studies can be separated into two categories: 3D reconstruction and gait analysis. The result of the former category is used as the input of the latter one. Our system for 3D reconstruction is built with a depth camera and two mirrors. Two types of depth sensor, which are distinguished based on the scheme of depth estimation, have been employed in our works. With the structured light (SL) technique integrated into the Kinect 1, we perform the 3D reconstruction based on geometrical optics. In order to increase the level of details of the 3D reconstructed model, the Kinect 2 with time-of-flight (ToF) depth measurement is used for image acquisition instead of the previous generation. However, due to multiple reflections on the mirrors, depth distortion occurs in our setup. We thus propose a simple approach for reducing such distortion before applying geometrical optics to reconstruct a point cloud of the 3D object. For the task of gait analysis, we propose various alternative approaches focusing on the problem of gait normality/symmetry measurement. They are expected to be useful for clinical treatments such as monitoring patient's recovery after surgery. These methods consist of model-free and model-based approaches that have different cons and pros. In this dissertation, we present 3 methods that directly process point clouds reconstructed from the previous work. The first one uses cross-correlation of left and right half-bodies to assess gait symmetry while the other ones employ deep auto-encoders to measure gait normality.

Dans cette thèse, nous étudions le problème d’optimisation des effectifs dans les centres d’appels, dans lequel nous visons à minimiser les coûts d’exploitation tout en offrant aux clients une qualité de service (QoS) élevée. Nous introduisons également l'utilisation de contraintes probabilistes qui exigent que la qualité de service soit satisfaite avec une probabilité donnée. Ces contraintes sont adéquates dans le cas où la performance est mesurée sur un court intervalle de temps, car les mesures de QoS sont des variables aléatoires sur une période donnée. Les problèmes de personnel proposés sont difficiles en raison de l'absence de forme analytique pour les contraintes probabilistes et doivent être approximées par simulation. En outre, les fonctions QoS sont généralement non linéaires et non convexes. Nous considérons les problèmes d’affectation personnel dans différents contextes et étudions les modèles proposés tant du point de vue théorique que pratique. Les méthodologies développées sont générales, en ce sens qu'elles peuvent être adaptées et appliquées à d'autres problèmes de décision dans les systèmes de files d'attente. La thèse comprend trois articles traitant de différents défis en matière de modélisation et de résolution de problèmes d'optimisation d’affectation personnel dans les centres d'appels à compétences multiples. Les premier et deuxième article concernent un problème d'optimisation d'affectation de personnel en deux étapes sous l'incertitude. Alors que dans le second, nous étudions un modèle général de programmation stochastique discrète en deux étapes pour fournir une garantie théorique de la consistance de l'approximation par moyenne échantillonnale (SAA) lorsque la taille des échantillons tend vers l'infini, le troisième applique l'approche du SAA pour résoudre le problème d’optimisation d'affectation de personnel en deux étapes avec les taux d’arrivée incertain. Les deux articles indiquent la viabilité de l'approche SAA dans notre contexte, tant du point de vue théorique que pratique. Pour être plus précis, dans le premier article, nous considérons un problème stochastique discret général en deux étapes avec des contraintes en espérance. Nous formulons un problème SAA avec échantillonnage imbriqué et nous montrons que, sous certaines hypothèses satisfaites dans les exemples de centres d'appels, il est possible d'obtenir les solutions optimales du problème initial en résolvant son SAA avec des échantillons suffisamment grands. De plus, nous montrons que la probabilité que la solution optimale du problème de l’échantillon soit une solution optimale du problème initial tend vers un de manière exponentielle au fur et à mesure que nous augmentons la taille des échantillons. Ces résultats théoriques sont importants, non seulement pour les applications de centre d'appels, mais également pour d'autres problèmes de prise de décision avec des variables de décision discrètes. Le deuxième article concerne les méthodes de résolution d'un problème d'affectation en personnel en deux étapes sous incertitude du taux d'arrivée. Le problème SAA étant coûteux à résoudre lorsque le nombre de scénarios est important. En effet, pour chaque scénario, il est nécessaire d'effectuer une simulation pour estimer les contraintes de QoS. Nous développons un algorithme combinant simulation, génération de coupes, renforcement de coupes et décomposition de Benders pour résoudre le problème SAA. Nous montrons l'efficacité de l'approche, en particulier lorsque le nombre de scénarios est grand. Dans le dernier article, nous examinons les problèmes de contraintes en probabilité sur les mesures de niveau de service. Notre méthodologie proposée dans cet article est motivée par le fait que les fonctions de QoS affichent généralement des courbes en S et peuvent être bien approximées par des fonctions sigmoïdes appropriées. Sur la base de cette idée, nous avons développé une nouvelle approche combinant la régression non linéaire, la simulation et la recherche locale par région de confiance pour résoudre efficacement les problèmes de personnel à grande échelle de manière viable. L’avantage principal de cette approche est que la procédure d’optimisation peut être formulée comme une séquence de simulations et de résolutions de problèmes de programmation linéaire. Les résultats numériques basés sur des exemples réels de centres d'appels montrent l'efficacité pratique de notre approche. Les méthodologies développées dans cette thèse peuvent être appliquées dans de nombreux autres contextes, par exemple les problèmes de personnel et de planification dans d'autres systèmes basés sur des files d'attente avec d'autres types de contraintes de QoS. Celles-ci soulèvent également plusieurs axes de recherche qu'il pourrait être intéressant d'étudier. Par exemple, une approche de regroupement de scénarios pour atténuer le coût des modèles d'affectation en deux étapes, ou une version d'optimisation robuste en distribution pour mieux gérer l'incertitude des données. / In this thesis, we study the staffing optimization problem in multiskill call centers, in which we aim at minimizing the operating cost while delivering a high quality of service (QoS) to customers. We also introduce the use of chance constraints which require that the QoSs are met with a given probability. These constraints are adequate in the case when the performance is measured over a short time interval as QoS measures are random variables in a given time period. The proposed staffing problems are challenging in the sense that the stochastic constraints have no-closed forms and need to be approximated by simulation. In addition, the QoS functions are typically non-linear and non-convex. We consider staffing optimization problems in different settings and study the proposed models in both theoretical and practical aspects. The methodologies developed are general, in the sense that they can be adapted and applied to other staffing/scheduling problems in queuing-based systems. The thesis consists of three articles dealing with different challenges in modeling and solving staffing optimization problems in multiskill call centers. The first and second articles concern a two-stage staffing optimization problem under uncertainty. While in the first one, we study a general two-stage discrete stochastic programming model to provide a theoretical guarantee for the consistency of the sample average approximation (SAA) when the sample sizes go to infinity, the second one applies the SAA approach to solve the two-stage staffing optimization problem under arrival rate uncertainty. Both papers indicate the viability of the SAA approach in our context, in both theoretical and practical aspects. To be more precise, in the first article, we consider a general two-stage discrete stochastic problem with expected value constraints. We formulate its SAA with nested sampling. We show that under some assumptions that hold in call center examples, one can obtain the optimal solutions of the original problem by solving its SAA with large enough sample sizes. Moreover, we show that the probability that the optimal solution of the sample problem is an optimal solution of the original problem, approaches one exponentially fast as we increase the sample sizes. These theoretical findings are important, not only for call center applications, but also for other decision-making problems with discrete decision variables. The second article concerns solution methods to solve a two-stage staffing problem under arrival rate uncertainty. It is motivated by the fact that the SAA version of the two-stage staffing problem becomes expensive to solve with a large number of scenarios, as for each scenario, one needs to use simulation to approximate the QoS constraints. We develop an algorithm that combines simulation, cut generation, cut strengthening and Benders decomposition to solve the SAA problem. We show the efficiency of the approach, especially when the number of scenarios is large. In the last article, we consider problems with chance constraints on the service level measures. Our methodology proposed in this article is motivated by the fact that the QoS functions generally display ``S-shape'' curves and might be well approximated by appropriate sigmoid functions. Based on this idea, we develop a novel approach that combines non-linear regression, simulation and trust region local search to efficiently solve large-scale staffing problems in a viable way. The main advantage of the approach is that the optimization procedure can be formulated as a sequence of steps of performing simulation and solving linear programming models. Numerical results based on real-life call center examples show the practical viability of our approach. The methodologies developed in this thesis can be applied in many other settings, e.g., staffing and scheduling problems in other queuing-based systems with other types of QoS constraints. These also raise several research directions that might be interesting to investigate. For examples, a clustering approach to mitigate the expensiveness of the two-stage staffing models, or a distributionally robust optimization version to better deal with data uncertainty.