UPThèses

Considéré comme l'un des sujets de recherche les plus actifs et visibles de la vision par ordinateur, de la reconnaissance des formes et de la biométrie, l'analyse faciale a fait l'objet d'études approfondies au cours des deux dernières décennies. Le travail de cette thèse a pour objectif de proposer de nouvelles techniques d'utilisation de représentations de texture basées polynômes pour l'analyse faciale.
La première partie de cette thèse est dédiée à l'intégration de bases de polynômes dans les modèles actifs d'apparence. Nous proposons premièrement une manière d'utiliser les coefficients polynomiaux dans la modélisation de l'apparence. Ensuite, afin de réduire la complexité du modèle nous proposons de choisir et d'utiliser les meilleurs coefficients en tant que représentation de texture. Enfin, nous montrons comment ces derniers peuvent être utilisés dans un algorithme de descente de gradient.
La deuxième partie de la thèse porte sur l'utilisation des bases polynomiales pour la détection des points/zones d'intérêt et comme descripteur pour la reconnaissance des expressions faciales. Inspirés par des techniques de détection des singularités dans des champ de vecteurs, nous commençons par présenter un algorithme utilisé pour l'extraction des points d'intérêt dans une image. Puis nous montrons comment les bases polynomiales peuvent être utilisées pour extraire des informations sur les expressions faciales. Puisque les coefficients polynomiaux fournissent une analyse précise multi-échelles et multi-orientation et traitent le problème de redondance efficacement ils sont utilisés en tant que descripteurs dans un algorithme de classification d'expression faciale.

Les images numériques sont devenues un outil de communication visuel puissant et efficace pour transmettre des messages, diffuser des idées et prouver des faits. L’apparition du smartphone avec une grande diversité de marques et de modèles facilite la création de nouveaux contenus visuels et leur diffusion dans les réseaux sociaux et les plateformes de partage d’images. Liés à ce phénomène de création et publication d'images et aidés par la disponibilité et la facilité d’utilisation des logiciels de manipulation d’images, de nombreux problèmes sont apparus allant de la diffusion de contenu illégal à la violation du droit d’auteur. La fiabilité des images numériques est remise en cause que ce soit pour de simples utilisateurs ou pour des professionnels experts tels que les tribunaux et les enquêteurs de police. Le phénomène des « fake news » est un exemple bien connu et répandu d’utilisation malveillante d’images numériques sur les réseaux. De nombreux chercheurs du domaine de la cybersécurité des images ont relevé les défis scientifiques liés aux manipulations des images. De nombreuses méthodes aux performances intéressantes ont été développées basées sur le traitement automatique des images et plus récemment l'adoption de l'apprentissage profond. Malgré la diversité des techniques proposées, certaines ne fonctionnent que pour certaines conditions spécifiques et restent vulnérables à des attaques malveillantes relativement simples. En effet, les images collectées sur Internet imposent de nombreuses contraintes aux algorithmes remettant en question de nombreuses techniques de vérification d’intégrité existantes. Il existe deux particularités principales à prendre en compte pour la détection d'une falsification : l’une est le manque d'informations sur l'acquisition de l'image d'origine, l'autre est la forte probabilité de transformations automatiques liées au partage de l'image telles que la compression avec pertes ou le redimensionnement. Dans cette thèse, nous sommes confrontés à plusieurs de ces défis liés à la cybersécurité des images notamment l’identification de modèles de caméra et la détection de falsification d’images. Après avoir passé en revue l'état de l'art du domaine, nous proposons une première méthode basée sur les données pour l’identification de modèles de caméra. Nous utilisons les techniques d’apprentissage profond basées sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et développons une stratégie d’apprentissage prenant en compte la qualité des données d’entrée par rapport à la transformation appliquée. Une famille de réseaux CNN a été conçue pour apprendre les caractéristiques du modèle de caméra directement à partir d’une collection d’images subissant les mêmes transformations que celles couramment utilisées sur Internet. Notre intérêt s'est porté sur la compression avec pertes pour nos expérimentations, car c’est le type de post-traitement le plus utilisé sur Internet. L’approche proposée fournit donc une solution robuste face à la compression pour l’identification de modèles de caméra. Les performances obtenues par notre approche de détection de modèles de caméra sont également utilisées et adaptées pour la détection et la localisation de falsification d’images. Les performances obtenues soulignent la robustesse de nos propositions pour la classification de modèles de caméra et la détection de falsification d'images.

La maladie rénale chronique et l’insuffisance rénale représentent un problème de santé publique majeur. Dans le contexte d’un nombre de cas en croissance permanente, la transplantation rénale est considérée comme une stratégie optimale de prise en charge. Elle a en effet pour avantage d'augmenter les chances de survie avec une qualité de vie supérieure et un coût réduit. Pour les reins destinés à la transplantation, il est essentiel de déterminer rapidement l'état fonctionnel et la méthode optimale de conservation du rein, ce qui reste à ce jour un problème. Les chirurgiens utilisent généralement des reins sous-optimaux ou excluent les greffons potentiellement meilleurs. Plus généralement, le choix de techniques d'imagerie pour analyser le rein dans différentes tâches cliniques, dont la transplantation, est un sujet de recherche à part entière. L’imagerie par résonance magnétique (IRM), notamment, présente un fort potentiel en tant que méthode non invasive pour récupérer des informations structurelles et fonctionnelles. La quantité et la complexité des données qu’elle génère demeure toutefois un verrou important à sa pleine exploitation. L'apprentissage automatique, en général, et l'apprentissage profond, en particulier, sont des domaines scientifiques largement étudiés qu’on retrouve dans de nombreuses applications et domaines de recherche. Les méthodes basées sur l'apprentissage permettent à un ordinateur de construire des concepts complexes à partir de concepts plus simples. Les avancées récentes de l'imagerie médicale et de l'apprentissage automatique ont incité de nombreux chercheurs à approfondir l’idée d’une imagerie anatomique et fonctionnelle augmentées pour l'aide au diagnostic. Par imagerie augmentée, nous entendons des modèles d'intelligence artificielle (IA) conçus pour assister les radiologues et leur permettre de réaliser un diagnostic optimal. Notre travail de thèse vise à améliorer l'évaluation de la qualité de greffons rénaux à l'aide de techniques d'IRM et d’apprentissage automatique. Ce travail comprend trois applications appartenant à deux tâches principales : la synthèse IRM super-résolution et ultra-haut champ pour l'amélioration de la qualité d'image ; et la translation intermodale. Notons que pour des raisons pratiques explicitées dans le document, une partie importante de nos travaux a été réalisée sur des données de cerveau humain. Dans la première application, nous développons une méthode basée sur des modèles auto-supervisés pour résoudre la super-résolution sur l'IRM 3T de routine grâce à un apprentissage sur des données appairées et non appairées. L’évaluation de nos résultats montre que les méthodes proposées peuvent produire une sortie haute résolution à partir d'une entrée basse résolution avec une faible distorsion. En outre, la solution explorée permet de surmonter la limitation des méthodes existantes exigeant des paires d’échantillons alignés. Dans le second volet, nous visons à synthétiser des données IRM ultra haut champ (7 Tesla, ou 7T) à partir de volumes 3T. Le modèle proposé obtient des résultats convaincants tant sur des critères objectifs que subjectifs. Les modèles finaux peuvent fonctionner de manière stable sur l'IRM cérébrale 3D, ce qui est très prometteur. Dans le dernier travail, nous nous concentrons sur la tâche de translation multimodale. Les modèles sont conçus pour générer des volumes de haute précision parmi différentes modalités telles que T1⟷T2, T1 ⟷T1c ou T1⟷T2-Flair. Les travaux actuels se concentrent sur la translation de l'IRM T1 à sa version à contraste augmenté T1c, ce scénario présentant un très fort potentiel vis-à-vis du principe de précaution quant aux injections de gadolinium pour l’obtention des séquences T1c. Une étude comparative entre les méthodes de la littérature et nos méthodes issues de travaux antérieurs est présentée. Les résultats démontrent que nos méthodes obtiennent un résultat stable sur l'ensemble de données de recherche.