Cette thèse traite de l'utilisation de méthodes séquentielles et variationnelles de suivi pour des problèmes de suivi dans des séquences d'images. Ces méthodes cherchent à estimer l'état d'un système à partir d'un modèle d'évolution dynamique et d'un ensemble d'observations bruitées et généralement incomplètes de l'état. Ces techniques sont appliquées à divers problèmes de vision par ordinateur: le suivi de courbe, l'estimation de champs de mouvement fluide et le suivi couplé de courbe et de champs de vecteurs. Nous montrons comment l'assimilation de données permet de gérer des occultations totales pendant le suivi d'objets sur une séquence d'images. Nous nous intéressons enfin à l'estimation de mouvement de couches atmosphériques à partir d'images satellitaires, puis étudions l'estimation de coefficients associés à des systèmes dynamiques réduits associés à la visualisation d'écoulements expérimentaux.

Les robots humanoïdes sont de plus en plus important dans nos vies quotidiennes en raison du fort potentiel qu'ils ont pour aider les personnes. Pour être en mesure d'aider, il est nécessaire que le robot peut communiquer avec les humains, et pour cela, il est l'information importante du monde collectées par les capteurs intégrés au robot. Dans notre cas particulier, le rellevant la plupart sont des cam ́eras et des micros, qui peuvent fournir une description assez complète de l'environnement du robot. Dans cette th'ese, nous avons l'intention d'utiliser les informations fournies par les caméras et les micros de robot humano ̈ıde Nao de d ́evelopper des applications qui permettent une interaction homme-robot. Avec l'information visuelle deux algorithmes diff ́erents st ́er ́eo, qui serviront de base pour concevoir d'autres applications, sont pr ́esent ́es. La premi'ere utilise des in- formations provenant framse temporelle diff ́erente de surmonter certains prob- lmes avec les r ́egions sans texture, tandis que la deuxi'eme chaˆıne hi-fi et le flux optique sont recherch ́ees en mˆeme temps afin d'avoir plus d'informations sur la sc'ene. Dans les vecteurs de b ́eton, de position et de vitesse pour chaque pixel. Est le dernier algorithme que le descripteur est con ̧cu pour la reconnaissance d'actions avec des donn ́ees st ́er ́eo. Le but de cela est de tirer parti de l'information suppl ́ementaire qui peut fournir l'st ́er ́eo comme en face de traditionnels algo- rithmes monoculaires qui existent 'a ce jour. Pour compl ́eter et am ́eliorer le taux de reconnaissance moyen de la reconnaissance d'actions, l'information auditive est ́egalement utilis ́e. Il est bien connu que les donn ́ees provenant visuelle et capteurs auditifs est compl ́ementaire et peut aider dans des situations ou' des objets sont cach ́e ou ne sont tout simplement pas l'a. Enfin, une derni'ere application vers une meilleure interaction entre l'humain et le robot est un d ́etecteur de haut-parleur. en ce cas, les donn ́ees des deux modalit ́es est ́egalement utilis ́e, mais il en diff'ere sur la mani'ere dont les informations sont combin ́ees, ainsi que les informations extraites de capteurs visuels et auditifs. Presque la totalit ́e des applications sont mises en œuvre et ex ́ecuter en robot humano ̈ıde NAO.