Academic literature on the topic 'Estimation de correspondances'

Correspondence between training and jobs: Case of the FSHSE/ULSHB diplomas. Purpose : The main objective of this paper was to identify the factors that are likely to influence FSHSE graduates to access a job related to the initial training field. Design/methodology/approach : The data used in this study came from a personal survey of two hundred and three (203) FSHSE graduates. The methodological approach relied mainly on the construction and estimation of a multinomial logistic regression model for factor identification. Findings : The results obtained by estimating the multinomial logistic model revealed a number of factors explaining graduates’ access to jobs corresponding to their initial training. These factors are: training stream, type of diploma, age group, internship, place of residence, parents ’ social background. Originality/value : As a theoretical contribution, this study enriches the theoretical literature supported by theorists of human capital and the conclusions that have been put forward in other empirical works. From a methodological point of view, the originality of this study lies in the fact that it focuses on the problem of matching initial training to jobs in the specific case of the FSHSE. In addition to the enriching theoretical and methodological contributions, our research also enables us to make proposals to FSHSE managers and to enlighten employment decision-makers.

L’étude a porté sur l’analyse de 1 264 et 811 performances de reproduction de brebis respectivement de races Boujaâd et Sardi. Ces données ont été collectées de 1993-94 à 1999-2000 dans le domaine expérimental Déroua de l’Institut national de la recherche agronomique de Béni Mellal. Les paramètres génétiques des caractères de reproduction ont été estimés par la méthode Reml (restricted maximum likelihood method) d’estimation des composantes de la variance et de la covariance. Les répétabilités estimées chez la race Boujaâd ont été de 0,18 et 0,17 respectivement pour la taille de portée à la naissance et au sevrage, de 0,23 et 0,18 respectivement pour le poids de portée à la naissance et au sevrage, et de 0,18 pour la durée de gravidité. Chez la race Sardi, les estimations correspondantes ont été respectivement de 0,21 et 0,18, 0,24 et 0,15, et 0,16. Les héritabilités estimées chez la race Boujaâd ont été de 0,18 et 0,11 respectivement pour la taille de portée à la naissance et au sevrage, de 0,18 et 0,11 respectivement pour le poids de portée à la naissance et au sevrage, et de 0,04 pour la durée de gravidité. Les estimations correspondantes chez la race Sardi ont été respectivement de 0,21 et 0,18, 0,24 et 0,15, et 0,16. Les corrélations génétiques et phénotypiques entre ces caractères ont varié respectivement de 0,83 à 1,00 et de 0,27 à 0,93 chez la race Boujaâd, et de 0,06 à 0,96 et de 0,07 à 0,82 chez la race Sardi. Il a été conclu que ces paramètres pourraient être utilisés dans des programmes de sélection pour améliorer la productivité des brebis des races Boujaâd et Sardi.

Cet article concerne l’analyse de l’influence de l’exportation sur la productivité et l’innovation dans les entreprises. L’objectif est d’évaluer l’effet de l’exportation sur la performance des entreprises en mettant en évidence le rôle clé de l’apprentissage par l’exportation. Les différentes hypothèses proposées dans cette étude sont testées dans le cadre d’un modèle récursif à partir d’indicateurs synthétiques de l’intrant et de l’extrant d’innovation issus de l’analyse des correspondances multiples (ACM). Les estimations sont réalisées à partir des données d’un échantillon représentatif de 90 PMI de la région Basse-Normandie (France) provenant de l’enquête conduite en 2009-2010 dans le cadre du projet IDEIS. Les apports de ce travail résident principalement dans 1) la décomposition de l’influence globale de l’exportation sur les performances de l’entreprise en trois effets : un effet d’apprentissage, un effet d’« autosélection » et un effet direct sur la productivité, 2) l’explicitation de l’effet d’apprentissage, 3) la prise en compte simultanée de la persistance de l’exportation et de son intensité. Les estimations mettent en évidence un effet d’apprentissage par l’exportation de manière non biaisée contrairement aux travaux antérieurs.

Une opération de balayage laser aéroporté à haute densité a permis de modéliser la hauteur du couvert forestier d'un site expérimental en forêt néotropicale (à Paracou en Guyane française). La hauteur des arbres individuels a été calculée par segmentation manuelle des houppiers sur le modèle numérique de canopée et extraction de la hauteur maximale locale du couvert forestier. Trois cent quatrevingt- seize estimations de hauteur d'arbres dominants ou émergents ont été mises en relation avec les données de terrain correspondantes pour les diamètres des tiges échantillonnées sur deux placettes de hauteur moyenne différente (28,1 m et 31,3 m). Les résultats montrent une corrélation positive et très significative entre l'élancement des tiges et la hauteur moyenne du couvert à l'échelle des placettes. La même corrélation apparaît à l'échelle des peuplements des trois essences suffisamment échantillonnées. Il est possible de conclure qu'une stratification selon la hauteur du couvert est à recommander dans le calcul de relations allométriques afin d'éviter les biais dans les estimations de biomasse aérienne.

Introduction Les enquêtes sur la cueillette de données sur les blessures ciblent souvent « l’événement le plus grave » dans le but de limiter les erreurs de mémoire et de réduire la longueur des questionnaires. Cela risque cependant de masquer des blessures moins graves et d’entraîner un biais dans les estimations des taux d’incidence de certaines sous-catégories de traumatismes. Méthodologie Nous avons utilisé des données tirées de l’Enquête sur les comportements liés à la santé des enfants d’âge scolaire (ECSEAS) et du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (SCHIRPT) pour comparer les estimations des taux d’incidence des blessures sportives chez les enfants canadiens. Résultats D’après les données de l’ECSEAS, 6,7 % des enfants déclarent avoir subi une blessure sportive ayant nécessité une consultation à un service des urgences. N’ont cependant été recueillies que les données sur la blessure « la plus grave » subie par l’enfant, ce qui fait qu’un enfant ayant subi de multiples blessures justifiant une consultation à un service des urgences est susceptible d’avoir subi des blessures sportives passées sous silence. La sous-estimation de ce taux de 6,7 % pourrait atteindre 4,3 %. D’après les données de surveillance du SCHIRPT correspondantes, le taux d’incidence de ces blessures est de 9,9 %. Nous mettons également en lumière dans notre analyse le biais potentiel de masquage lié aux blessures traitées par d’autres prestataires de soins de santé. Conclusion Poser une question sur « la blessure la plus grave » risque d’induire un biais de masquage considérable du taux d’incidence des blessures sportives, limitant ainsi la capacité des chercheurs à estimer l’ampleur réelle du phénomène. Des périodes de rappel plus longues entraînent inévitablement un phénomène de masquage plus important. La conception des enquêtes à venir devrait tenir compte de ces réalités. Si l’on veut faciliter une prise de décisions éclairées et orienter correctement les futures recherches, il faut que les chercheurs soient conscients de ces limitations.

L’extraction des différentes composantes de la radiation solaire à partir des données météorologiques dépend étroitement de la connaissance exacte des coordonnées géographiques (latitude, longitude, altitude, etc.) de la position correspondante au pixel donné et les valeurs des variables météorologiques dont (la visibilité, la pression, l’humidité relative…) selon le modèle utilisé. En premier lieu, pour calculer les valeurs de radiation solaire dans une point (x, y), nous affectons les valeurs des variables météorologiques acquises par la plus proche station (latitude, longitude) et ensuite on a coloré le pixel (x, y) selon la valeur calculée. L’étude comparative entre les radiations calculées à partir des données météorologiques et les radiations mesurées au sol pour la station d’Oran (35°24, -0°36) donne les valeurs statistiques moyennes suivantes: ; ; , r=0.98 pour le global, , , , r=0.95 pour le direct et , , , r=0.83 pour le diffus.

Résumé De Guibfrt-Lantoine Catherine. — Estimations de population par département en France entre deux recensements. Entre les recensements, les populations des départements français sont évaluées chaque année a partir des données sur le mouvement naturel, connues avec précision, et des soldes migratoires par département, estimés par prolongation des tendances migratoires antérieures. Cette méthode approximative donne des résultats de qualité variable la comparaison des estimations ainsi obtenues avec les populations recensées, en 1982, a en effet fait apparaitre des erreurs importantes dans certains départements, en particulier en Ile-de-France Le propos de cet article est donc, après un constat sur la précision des estimations en France, d'étudier les méthodes utilisées aux Etats-Unis, puis d'évaluer les améliorations à attendre de l'application de l'une d'entre elles en France La méthode retenue consiste à évaluer la migration totale à partir de la migration scolaire on suppose en effet que la relation observée dans chaque département entre les deux taux correspondants, pour la période intercensitaire précédente, reste constante dans le temps; on calcule alors le taux de migration scolaire de la période étudiée pour en déduire la migration totale de chaque département Cette méthode a été appliquée a l'ensemble des départements français pour la période 1975-1982, et donne, dans l'ensemble, une meilleure précision La définition de conditions préalables a son application, ainsi que la limitation à certains départements améliorent encore sensiblement la qualité des résultats bile peut constituer alors un complément utile aux méthodes d'évaluation de l'INbbb.

RésuméLe présent travail comporte une critique de la méthodologie employée pour définir une typologie des schizophrènes et une étude empirique de la distinction entre forme productive et forme déficitaire.Après avoir souligné que les études factorielles visant l’identification de deux types de schizophrènes reposaient sur des choix méthodologiques discutables: recherche de corrélations entre variables, alors qu’il s’agit de découvrir des corrélations entre sujets; préférence pour des relations symétriques, alors que les liaisons sont probablement d’ordre asymétrique, les auteurs présentent deux études empiriques.La première réalisée sur un échantillon de 99 schizophrènes s’appuie sur la factorisation des estimations de la symptomatologie (BPRS* á 42 items) à l’aide de la méthode factorielle en plan Q et d’une analyse des correspondances. La seconde a porté sur un sous-échantillon de 52 schizophrènes à l’aide d’une nouvelle méthode d’analyse hiérarchique (HICLAS). Les résultats de ces analyses aboutissent aux conclusions suivantes. Les résultats des analyses factorielles montrent: • qu’il existe plus de deux formes de schizophrènie et qu’à l’intérieur des classes formées par les individus l’opposition déficitaire -productif est stable quelle que soit la métrique utilisée; • que cette opposition repose principalement, pour ce qui est de la forme déficitaire sur 3 symptômes: l’émoussement affectif, le retrait affectif et le ralentissement, et pour ce qui est de la forme productive sur l’humeur expansive, l’attitude manipulatoire, l’excitation, la dramatisation et la labilit émotionnelle; • que contrairement aux travaux antérieurs ni les hallucinations ni la désorganisation conceptuelle ne permettent d’établir la différence entre les deux groupes de malades sans doute parce qu’elles sont communes à tous les schizophrènes; • qu’il n’y a pas de correspondance entre les diagnostics cliniques et les formes décrites; et, • que les malades les plus déficitaires (situés aux extrêmités du pole factoriel) se différencient des malades productifs essentiellement par des variables liées au sexe (plus d’hommes que de femmes dans le premier cas), un statut marital de célibat plus fréquent, et des antécédents psychiatriques plus importants. Les résultats des analyses factorielles soulignent d’une part que les types mixtes sont plus fréquents que les types purs et, d’autre part qu’il suffit de moins de 10 symptômes pour réaliser une opposition satisfaisante entre forme productive et forme déficitaire (Tableau 3, figure 1).Toutes ces conclusions sont valables aussi pour l’analyse hiérarchique. Mais de plus, cette méthode permet d’individualiser un groupe de malades “purs” dans la forme déficitaire seulement, groupe disjoint des autres individus sur la base d’un très petit nombre de symptômes. A côté de ces types purs figurent des types mixtes, qui possédent à la fois des symptômes déficitaires et des symptômes productifs suivant des combinaisons hiérarchiques précises, c’est-à-dire avec une dominance de l’une ou de l’autre forme. Il existe aussi des formes résiduelles dans lesquelles aucune hiérarchie ne peut être mise au jour (Tableau 4).En conclusion on a insisté, outre les problèmes méthodologiques négligés dans les précédentes recherches, sur l’existence d’une dissymétrie entre la forme déficitaire et la forme productive, dans la mesure où c’est seulement la forme déficitaire qui présente une grande singularité et sur l’importance des symptômes liés à la vie affective et à son appauvrissement qui ont un pouvoir discriminatif plus élevé que les symptômes productifs.*BPRS = Brief Psychiatric Rating Scale

Introduction L’Échelle de provisions sociales à 10 items (SPS-10) a été mise en oeuvre dans un certain nombre d’enquêtes nationales canadiennes pour évaluer le soutien social. L’objectif de notre étude était de réduire l’échelle SPS-10 à une échelle à 5 items (SPS-5) tout en conservant des propriétés de mesure adéquates. Méthodologie Nous avons analysé les données fournies par les personnes de 18 ans et plus ayant répondu aux questions du module utilisant l’Échelle de provisions sociales dans le cadre du cycle thématique sur la santé mentale de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2012 (ESCC-SM 2012) et du cycle annuel de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2017 (ESCC 2017). Pour choisir les items, nous avons effectué une analyse factorielle exploratoire et une corrélation item-total sur les données du cycle SM ESCC 2012. Nous avons utilisé une analyse de corrélation entre l’échelle SPS-5, l’échelle SPS-10 et les construits de santé mentale positive (SMP) correspondants pour évaluer la validité critérielle de l’échelle SPS-5 par rapport à l’échelle SPS-10. Nous avons effectué une analyse factorielle confirmatoire à partir des données du cycle ESCC 2017 afin de confirmer la structure des facteurs de l’échelle SPS‑5. Résultats L’échelle SPS-5 présente une cohérence interne élevée (indice alpha de Cronbach de 0,88) et des corrélations avec les construits de SMP correspondants semblables à celles de l’échelle SPS-10. Les échelles SPS-5 et SPS-10 se sont aussi avérées très fortement corrélées (r = 0,97). L’analyse factorielle confirmatoire indique que le modèle à un seul facteur par provision, c’est-à-dire la SPS-5, est bien ajusté aux données. Les échelles SPS-5 et SPS-10 produisent des estimations similaires d’un soutien social élevé, de respectivement 92,7 et 91,5 %. Conclusion La nouvelle échelle SPS-5 offre des propriétés de mesure adéquates et fonctionne de façon semblable à l’échelle SPS-10, étayant l’utilisation de cette version réduite. Elle constitue une solution de remplacement valide et utilisable de l’échelle SPS-10, ce qui pourrait alléger la tâche des participants aux enquêtes nationales sur la santé.

L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes pour la mise en correspondance entre de paires d'images dans des situations difficiles, telles que des changements extrêmes d'éclairage, des scènes avec peu de texture ou comprenant des structures répétitives, ou la mise en correspondance entre parties d'objets qui appartiennent à la même classe mais qui peuvent présenter de grandes différences d'apparence intra-classe. Nos contributions sont les suivantes : (i) nous développons une approche entraînable pour l'alignement paramétrique d'images en utilisant un modèle de réseau siamois, (ii) nous concevons une approche d'entraînement faiblement supervisée, qui permet l'entraînement à partir de paires d'images réelles annotées seulement au niveau des paires d'images, (iii) nous proposons les Réseaux de Consensus de Voisinage qui peuvent être utilisés pour estimer de manière robuste les correspondances pour des tâches où des correspondances discrètes sont requises et (iv) nous développons une variante plus efficace qui peut réduire les besoins en mémoire et le temps d'exécution des Réseaux de Consensus de Voisinage par un facteur dix
The goal of this thesis is to develop methods for establishing correspondences between pairs of images in challenging situations, such as extreme illumination changes, scenes with little texture or with repetitive structures, and matching parts of objects which belong to the same class, but which may have large intra-class appearance differences. In summary, our contributions are the following: (i) we develop a trainable approach for parametric image alignment by means of a siamese network model, (ii) we devise a weakly-supervised training approach, which allow training from real image pairs having only annotation at the level of image-pairs, (iii) we propose the Neighbourhood Consensus Networks which can be used to robustly estimate correspondences in tasks where discrete correspondences are required, and (iv) because the dense formulation of the Neighbourhood Consensus Networks is memory and computationally intensive, we develop a more efficient variant that can reduce the memory requirements and run-time by more than ten times

De nombreuses applications, en vision par ordinateur ou en médecine notamment,ont pour but d'identifier des similarités entre plusieurs images ou signaux. On peut alors détecter des objets, les suivre, ou recouper des prises de vue. Dans tous les cas, les procédures algorithmiques qui traitent les images utilisent une sélection de points-clefs qu'elles essayent ensuite de mettre en correspondance par paire. Elles calculent pour chaque point un descripteur qui le caractérise, le discrimine des autres. Parmi toutes les procédures possibles,la plus utilisée aujourd'hui est SIFT, qui sélectionne les points-clefs, calcule des descripteurs et propose un critère de mise en correspondance globale. Dans une première partie, nous tentons d'améliorer cet algorithme en changeant le descripteur original qui nécessite de trouver l'argument du maximum d'un histogramme : en effet, son calcul est statistiquement instable. Nous devons alors également changer le critère de mise en correspondance de deux descripteurs. Il en résulte un problème de test non paramétrique dans lequel à la fois l'hypothèse nulle et alternative sont composites, et même non paramétriques. Nous utilisons le test du rapport de vraisemblance généralisé afin d'exhiber des procédures de test consistantes, et proposons une étude minimax du problème. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à l'optimalité d'une procédure globale de mise en correspondance. Nous énonçons un modèle statistique dans lequel des descripteurs sont présents dans un certain ordre dans une première image, et dans un autre dans une seconde image. La mise en correspondance revient alors à l'estimation d'une permutation. Nous donnons un critère d'optimalité au sens minimax pour les estimateurs. Nous utilisons en particulier la vraisemblance afin de trouver plusieurs estimateurs consistants, et même optimaux sous certaines conditions. Enfin, nous nous sommes intéressés à des aspects pratiques en montrant que nos estimateurs étaient calculables en temps raisonnable, ce qui nous a permis ensuite d'illustrer la hiérarchie de nos estimateurs par des simulations

Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une solution au problème de l'estimation du mouvement 3D d'objets dont la surface est réfléchissante, lequel est très complexe quand leurs caractéristiques géométriques à elles seules ne permettent pas de définir des indices caractéristiques d'un mouvement. Nous avons focalisé notre étude sur le cas particulier de la sphère, dont la parfaite symétrie complique au maximum le problème d'estimation du mouvement.En effet, lorsqu'une sphère est affectée d'un mouvement de rotation pure autour d'un de ses axes, ses contours extérieurs apparaissent statiques. Ces derniersn'apportent donc pas d'information utilisable par le système pour estimer le mouvement. Nous proposons donc une approche se basant sur la texture dans un schéma de mise en correspondance 3D/2D modifié. Ici, cette information est exploitée différemment si elle provient d'une composante spéculaire ou diffuse.Enfin, nous démontrons que la propriété réfléchissante de la surface n'est plus considérée comme un obstacle mais que au contraire, cette propriété procure une information supplémentaire sur le mouvement recherché
Recovering 3D motion of reflective objects in image sequences is still a cumbersome problem for computer vision. One common approach is to track geometric features of the object such as contours and edges since they are rather insensitive to light reflections. However, such basic features fail to recover the actual 3D motion in some cases. For example, the external contour of a sphere rotating about one of its axes remains static in the image. In thisthesis, we propose a new approach to 3D motion recovery of a reflective sphere visible in an image sequence.Instead of tracking only geometric features, our technique makes use of texture information in a slightly modified image alignment method. Unlike in classical image alignment methods, texture information is processed differently whether it comes from a diffuse or a specular light component.Using this technique, we show that motion estimation is not only possible when dealing with reflective objects, but also that specular components can offer information about the 3D motion. Finally, we present some results obtained from the analysis of image sequences

La profondeur des objets dans la scène 3-D peut être récupérée à partir d'une paire d'images stéréo en trouvant des correspondances entre les deux points de vue. Cette tâche consiste à identifier les points dans les images gauche et droite, qui sont les projections du même point de la scène. La différence entre les emplacements des deux points correspondants est la disparité, qui est inversement proportionnelle à la profondeur 3D. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les techniques Bayésiennes qui contraignent les estimations des disparités en appliquant des hypothèses de lissage explicites. Cependant, il ya des contraintes supplémentaires qui doivent être incluses, par exemple, les disparités ne doivent pas être lissées au travers des bords des objets, les disparités doivent être compatibles avec les propriétées géométriques de la surface. L'objectif de cette thèse est d'intégrer ces contraintes en utilisant des informations monoculaires et des informations géométrique différentielle sur la surface. Dans ce but, cette thèse considère deux problèmes importants associés à stéréo : le premier est la localisation des discontinuités des disparités et le second vise à récupérer les disparités binoculaires en conformité avec les propriétés de surface de la scène. Afin de faire face aux discontinuités des disparités, nous nous proposons d'estimer conjointement les disparités et les frontières des objets. Cette démarche est motivée par le fait que les discontinuités des disparités se trouvent à proximité des frontières des objets. La seconde méthode consiste à contraindre les disparités pour qu'elles soient compatibles avec la surface et les normales à la surface en estimant les deux en même temps
The depth of objects in 3-D scene can be recovered from a stereo image-pair by finding correspondences between the two views. This stereo matching task involves identifying the corresponding points in the left and the right images, which are the projections of the same scene point. The difference between the locations of the two corresponding points is the disparity, which is inversely related to the 3-D depth. In this thesis, we focus on Bayesian techniques that constrain the disparity estimates. In particular, these constraints involve explicit smoothness assumptions. However, there are further constraints that should be included, for example, the disparities should not be smoothed across object boundaries, the disparities should be consistent with geometric properties of the surface, and regions with similar colour should have similar disparities. The goal of this thesis is to incorporate such constraints using monocular cues and differential geometric information about the surface. To this end, this thesis considers two important problems associated with stereo matching; the first is localizing disparity discontinuities and second aims at recovering binocular disparities in accordance with the surface properties of the scene under consideration. We present a possible solution for each these problems. In order to deal with disparity discontinuities, we propose to cooperatively estimating disparities and object boundaries. This is motivated by the fact that the disparity discontinuities occur near object boundaries. The second one deals with recovering surface consistent disparities and surface normals by estimating the two simultaneously

Grâce aux progrès récents en photogrammétrie, il est désormais possible de reconstruire automatiquement un modèle d'une scène 3D à partir de photographies ou d'une vidéo. La reconstruction est réalisée en plusieurs étapes. Tout d'abord, on détecte des traits saillants (features) dans chaque image, souvent des points mais plus généralement des régions. Puis on cherche à les mettre en correspondance entre images. On utilise ensuite les traits communs à deux images pour déterminer la pose (positions et orientations) relative des images. Puis les poses sont mises dans un même repère global et la position des traits saillants dans l'espace est reconstruite (structure from motion). Enfin, un modèle 3D dense de la scène peut être estimé. La détection de traits saillants, leur appariement, ainsi que l'estimation de la position des caméras, jouent des rôles primordiaux dans la chaîne de reconstruction 3D. Des imprécisions ou des erreurs dans ces étapes ont un impact majeur sur la précision et la robustesse de la reconstruction de la scène entière. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'amélioration des méthodes pour établir la correspondance entre régions caractéristiques et pour les sélectionner lors de l'estimation des poses de caméras, afin de rendre les résultats de reconstruction plus robustes et plus précis. Nous introduisons tout d'abord une contrainte photométrique pour une paire de correspondances (VLD) au sein d'une même image, qui est plus fiable que les contraintes purement géométriques. Puis, nous proposons une méthode semi-locale (K-VLD) pour la mise en correspondance, basée sur cette contrainte photométrique. Nous démontrons que notre méthode est très robuste pour des scènes rigides, mais aussi non-rigides ou répétitives, et qu'elle permet d'améliorer la robustesse et la précision de méthodes d'estimation de poses, notamment basées sur RANSAC. Puis, pour améliorer l'estimation de la position des caméras, nous analysons la précision des reconstructions et des estimations de pose en fonction du nombre et de la qualité des correspondances. Nous en dérivons une formule expérimentale caractérisant la relation ``qualité contre quantité''. Sur cette base, nous proposons une méthode pour sélectionner un sous-ensemble des correspondances de meilleure qualité de façon à obtenir une très haute précision en estimation de poses. Nous cherchons aussi raffiner la précision de localisation des points en correspondance. Pour cela, nous développons une extension de la méthode de mise en correspondance aux moindres carrés (LSM) en introduisant un échantillonnage irrégulier et une exploration des échelles d'images. Nous montrons que le raffinement et la sélection de correspondances agissent indépendamment pour améliorer la reconstruction. Combinées, les deux méthodes produisent des résultats encore meilleurs
With the recent progress in photogrammetry, it is now possible to automatically reconstruct a model of a 3D scene from pictures or videos. The model is reconstructed in several stages. First, salient features (often points, but more generally regions) are detected in each image. Second, features that are common in images pairs are matched. Third, matched features are used to estimate the relative pose (position and orientation) of images. The global poses are then computed as well as the 3D location of these features (structure from motion). Finally, a dense 3D model can be estimated. The detection of salient features, their matching, as well as the estimation of camera poses play a crucial role in the reconstruction process. Inaccuracies or errors in these stages have a major impact on the accuracy and robustness of reconstruction for the entire scene. In this thesis, we propose better methods for feature matching and feature selection, which improve the robustness and accuracy of existing methods for camera position estimation. We first introduce a photometric pairwise constraint for feature matches (VLD), which is more reliable than geometric constraints. Then we propose a semi-local matching approach (K-VLD) using this photometric match constraint. We show that our method is very robust, not only for rigid scenes but also for non-rigid and repetitive scenes, which can improve the robustness and accuracy of pose estimation methods, such as based on RANSAC. To improve the accuracy in camera position estimation, we study the accuracy of reconstruction and pose estimation in function of the number and quality of matches. We experimentally derive a “quantity vs. quality” relation. Using this relation, we propose a method to select a subset of good matches to produce highly accurate pose estimations. We also aim at refining match position. For this, we propose an improvement of least square matching (LSM) using an irregular sampling grid and image scale exploration. We show that match refinement and match selection independently improve the reconstruction results, and when combined together, the results are further improved

On s'intéresse au problème d'interpolation d'une fonction numérique d'une ou plusieurs variables réelles lorsque qu'elle est connue pour satisfaire certaines propriétés comme, par exemple, la positivité, monotonie ou convexité. Deux méthodes d'interpolation sont étudiées. D'une part, une approche déterministe conduit à un problème d'interpolation optimale sous contraintes linéaires inégalité dans un Espace de Hilbert à Noyau Reproduisant (RKHS). D'autre part, une approche probabiliste considère le même problème comme un problème d'estimation d'une fonction dans un cadre bayésien. Plus précisément, on considère la Régression par Processus Gaussien ou Krigeage pour estimer la fonction à interpoler sous les contraintes linéaires de type inégalité en question. Cette deuxième approche permet également de construire des intervalles de confiance autour de la fonction estimée. Pour cela, on propose une méthode d'approximation qui consiste à approcher un processus gaussien quelconque par un processus gaussien fini-dimensionnel. Le problème de krigeage se ramène ainsi à la simulation d'un vecteur gaussien tronqué à un espace convexe. L'analyse asymptotique permet d'établir la convergence de la méthode et la correspondance entre les deux approches déterministeet probabiliste, c'est le résultat théorique de la thèse. Ce dernier est vu comme unegénéralisation de la correspondance établie par [Kimeldorf and Wahba, 1971] entre estimateur bayésien et spline d'interpolation. Enfin, une application réelle dans le domainede l'assurance (actuariat) pour estimer une courbe d'actualisation et des probabilités dedéfaut a été développée
This thesis is dedicated to interpolation problems when the numerical function is known to satisfy some properties such as positivity, monotonicity or convexity. Two methods of interpolation are studied. The first one is deterministic and is based on convex optimization in a Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS). The second one is a Bayesian approach based on Gaussian Process Regression (GPR) or Kriging. By using a finite linear functional decomposition, we propose to approximate the original Gaussian process by a finite-dimensional Gaussian process such that conditional simulations satisfy all the inequality constraints. As a consequence, GPR is equivalent to the simulation of a truncated Gaussian vector to a convex set. The mode or Maximum A Posteriori is defined as a Bayesian estimator and prediction intervals are quantified by simulation. Convergence of the method is proved and the correspondence between the two methods is done. This can be seen as an extension of the correspondence established by [Kimeldorf and Wahba, 1971] between Bayesian estimation on stochastic process and smoothing by splines. Finally, a real application in insurance and finance is given to estimate a term-structure curve and default probabilities

La profondeur des objets dans la scène 3-D peut être récupérée à partir d'une paire d'images stéréo en trouvant des correspondances entre les deux points de vue. Cette tâche consiste à identifier les points dans les images gauche et droite, qui sont les projections du même point de la scène. La différence entre les emplacements des deux points correspondants est la disparité, qui est inversement proportionnelle à la profondeur 3D. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les techniques Bayésiennes qui contraignent les estimations des disparités en appliquant des hypothèses de lissage explicites. Cependant, il ya des contraintes supplémentaires qui doivent être incluses, par exemple, les disparités ne doivent pas être lissées au travers des bords des objets, les disparités doivent être compatibles avec les propriétées géométriques de la surface. L'objectif de cette thèse est d'intégrer ces contraintes en utilisant des informations monoculaires et des informations géométrique différentielle sur la surface. Dans ce but, cette thèse considère deux problèmes importants associés à stéréo : le premier est la localisation des discontinuités des disparités et le second vise à récupérer les disparités binoculaires en conformité avec les propriétés de surface de la scène. Afin de faire face aux discontinuités des disparités, nous nous proposons d'estimer conjointement les disparités et les frontières des objets. Cette démarche est motivée par le fait que les discontinuités des disparités se trouvent à proximité des frontières des objets. La seconde méthode consiste à contraindre les disparités pour qu'elles soient compatibles avec la surface et les normales à la surface en estimant les deux en même temps
The depth of objects in 3-D scene can be recovered from a stereo image-pair by finding correspondences between the two views. This stereo matching task involves identifying the corresponding points in the left and the right images, which are the projections of the same scene point. The difference between the locations of the two corresponding points is the disparity, which is inversely related to the 3-D depth. In this thesis, we focus on Bayesian techniques that constrain the disparity estimates. In particular, these constraints involve explicit smoothness assumptions. However, there are further constraints that should be included, for example, the disparities should not be smoothed across object boundaries, the disparities should be consistent with geometric properties of the surface, and regions with similar colour should have similar disparities. The goal of this thesis is to incorporate such constraints using monocular cues and differential geometric information about the surface. To this end, this thesis considers two important problems associated with stereo matching; the first is localizing disparity discontinuities and second aims at recovering binocular disparities in accordance with the surface properties of the scene under consideration. We present a possible solution for each these problems. In order to deal with disparity discontinuities, we propose to cooperatively estimating disparities and object boundaries. This is motivated by the fact that the disparity discontinuities occur near object boundaries. The second one deals with recovering surface consistent disparities and surface normals by estimating the two simultaneously

Ce travail s’inscrit dans une tentative de liaison entre la communauté classique de la Vision par ordinateur et la communauté du traitement d’images de documents, analyse être connaissance (DAR). Plus particulièrement, nous abordons la question des détecteurs de points d’intérêts et des descripteurs locaux dans une image. Ceux-ci ayant été conçus pour des images issues du monde réel, ils ne sont pas adaptés aux problématiques issues du document dont les images présentent des caractéristiques visuelles différentes.Notre approche se base sur la résolution du problème de la confusion entre les descripteurs,ceux-ci perdant leur pouvoir discriminant. Notre principale contribution est un algorithme de réduction de la confusion potentiellement présente dans un ensemble de vecteurs caractéristiques d’une même image, ceci par une approche probabiliste en filtrant les vecteurs fortement confusifs. Une telle conception nous permet d’appliquer des algorithmes d’extractions de descripteurs sans avoir à les modifier ce qui constitue une passerelle entre ces deux mondes
This work tries to establish a bridge between the field of classical computer vision and document analysis and recognition. Specificaly, we tackle the issue of keypoints detection and associated local features computation in the image. These are not suitable for document images since they were designed for real-world images which have different visual characteristic. Our approach is based on resolving the issue of reducing the confusion between feature vectors since they usually lose their discriminant power with document images. Our main contribution is an algorithm reducing the confusion between local features by filtering the ones which present a high confusing risk. We are tackling this by using tools from probability theory. Such a method allows us to apply features extraction algorithms without having to modify them, thus establishing a bridge between these two worlds

La compréhension du développement des habiletés numériques est un enjeu majeur pour guider les pratiques éducatives et rééducatives des jeunes enfants. Les résultats des enquêtes nationales et internationales sont unanimes à cet égard : le niveau moyen des élèves en mathématiques a chuté depuis 2003 (PISA, 2012). L’hypothèse la plus avancée à l’heure actuelle est celle d’un déficit des correspondances entre les codes numériques et le « sens des nombres » (Dehaene, 1997). Le « sens du nombre » est contenu dans la représentation analogique et non verbale des nombres. Dans le présent travail, nous cherchons à démontrer que l’estimation numérique permet ainsi d’exercer les correspondances entre les codes afin de donner du sens aux représentations symboliques écrites et orales. Malgré l’importance accordée aujourd’hui au processus d’estimation, son rôle dans les apprentissages doit encore être précisé afin d’orienter et de mieux guider les pratiques (ré)éducatives (Dehaene et Cohen, 2001 ; Von Aster et Shalev 2007). A travers trois études expérimentales, nous explorons ainsi le rôle de l’estimation numérique dans les apprentissages d’un point de vue éducatif (auprès d’enfants scolarisés en CP) et d’un point de vue rééducatif (dans le syndrome génétique de la trisomie 21). L’acquisition des différentes représentations et des relations complexes qui s’établissent entre-elles est également analysée et discutée pour mieux préciser les modèles de traitements du nombres et du calcul actuels. Les résultats obtenus corroborent ainsi une hypothèse de spiralité des apprentissages symboliques
Understanding the development of numerical abilities is a major issue to guide educative and reeducative practices in mathematics in young children. National and international investigations has demonstrated that the mathematical skills of students has decrease since 2003 (PISA, 2012). Nowadays, weak capacities to map numerical representations and therefore a defective « number sense » (Dehaene, 1997 ; 2001) is the most supported hypothesis. The « number sense » is contained into the analogical and non-verbal representation of number. In this work, we consider that numerical estimation is a good way to exercise this mapping and give sense to verbal and written numerical symbols. Indeed, the role of numerical estimation needs to be specified in order to lead the (re)educative practices (Dehaene, 1997 ; 2001 ; Von Aster et Shalev). During three experimental studies, we explore the role of numerical estimation, in an educative and reeducative way in children in first year and children with down’s syndrom. The acquisition of numerical representations and the complex relations they have are also explored and discussed through a spirality hypothesis in order to better specify actual models of number treatment

Cette thèse porte sur la mise en correspondance stéréoscopique ainsi que sur son application à la détection des obstacles routiers à partir d'un système de vision stéréoscopique. La mise en correspondance est une étape cruciale dans la reconstruction de la structure tridimensionnelle de la scène observée. Elle consiste à retrouver les pixels homologues dans deux images prises de deux points de vue différents, et se ramène à un problème d'estimation d'un champ de disparité. La première partie de ma thèse a porté sur l'estimation de la disparité, dans le cadre d'une approche ensembliste, en minimisant une fonction objective convexe sur l'intersection d'ensembles convexes, construits à partir des connaissances a priori et des observations. Dans la plupart des applications de stéréovision, le champ de disparité doit être lisse dans les zones homogènes et les zones faiblement texturées. L'une de nos contributions a consisté à proposer différentes contraintes de régularisation satisfaisant cette propriété. Pour résoudre le problème d'optimisation considéré, nous utilisons un algorithme efficace itératif par bloc. La deuxième partie traite du problème d'estimation de la disparité en présence de changements d'illumination dans la scène observée. Nous considérons pour cela un modèle d'illumination multiplicatif qui permet de compenser les variations spatiales de luminosité de la scène. Enfin, dans la troisième partie, nous appliquons notre méthode d'estimation de la disparité robuste aux variations d'illumination pour la détection des obstacles routiers.