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Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation de Caen (1995-....).

Works: 73 works in 117 publications in 2 languages and 155 library holdings
Genres: Conference papers and proceedings 
Roles: Other, Editor, Organizer of meeting, 981
Classifications: Q334, 005.75
Publication Timeline
Most widely held works by image, automatique et instrumentation de Caen (1995-....) Groupe de recherche en informatique
Proceedings / 11th International Symposium on Temporal Representation and Reasoning, 2004, TIME 2004 1 - 3 July 2004, [Tatihou, Normandie, France] by International Symposium on Temporal Representation and Reasoning( )

1 edition published in 2004 in English and held by 39 WorldCat member libraries worldwide

Estimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond by Michel Moukari( )

2 editions published in 2019 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle dont le but est de permettre à une machine d'analyser, de traiter et de comprendre le contenu d'images numériques. La compréhension de scène en particulier est un enjeu majeur en vision par ordinateur. Elle passe par une caractérisation à la fois sémantique et structurelle de l'image, permettant d'une part d'en décrire le contenu et, d'autre part, d'en comprendre la géométrie. Cependant tandis que l'espace réel est de nature tridimensionnelle, l'image qui le représente, elle, est bidimensionnelle. Une partie de l'information 3D est donc perdue lors du processus de formation de l'image et il est d'autant plus complexe de décrire la géométrie d'une scène à partir d'images 2D de celle-ci.Il existe plusieurs manières de retrouver l'information de profondeur perdue lors de la formation de l'image. Dans cette thèse nous nous intéressons à l'estimation d'une carte de profondeur étant donné une seule image de la scène. Dans ce cas, l'information de profondeur correspond, pour chaque pixel, à la distance entre la caméra et l'objet représenté en ce pixel. L'estimation automatique d'une carte de distances de la scène à partir d'une image est en effet une brique algorithmique critique dans de très nombreux domaines, en particulier celui des véhicules autonomes (détection d'obstacles, aide à la navigation).Bien que le problème de l'estimation de profondeur à partir d'une seule image soit un problème difficile et intrinsèquement mal posé, nous savons que l'Homme peut apprécier les distances avec un seul œil. Cette capacité n'est pas innée mais acquise et elle est possible en grande partie grâce à l'identification d'indices reflétant la connaissance a priori des objets qui nous entourent. Par ailleurs, nous savons que des algorithmes d'apprentissage peuvent extraire ces indices directement depuis des images. Nous nous intéressons en particulier aux méthodes d'apprentissage statistique basées sur des réseaux de neurones profond qui ont récemment permis des percées majeures dans de nombreux domaines et nous étudions le cas de l'estimation de profondeur monoculaire
Extraction et sélection de motifs émergents minimaux : application à la chémoinformatique by Mouhamadou bamba Kane( )

2 editions published in 2017 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Pattern discovery is an important field of Knowledge Discovery in Databases.This work deals with the extraction of minimal emerging patterns. We propose a new efficientmethod which allows to extract the minimal emerging patterns with or without constraint ofsupport ; unlike existing methods that typically extract the most supported minimal emergentpatterns, at the risk of missing interesting but less supported patterns. Moreover, our methodtakes into account the absence of attribute that brings a new interesting knowledge.Considering the rules associated with emerging patterns highly supported as prototype rules,we have experimentally shown that this set of rules has good confidence on the covered objectsbut unfortunately does not cover a significant part of the objects ; which is a disavadntagefor their use in classification. We propose a prototype-based selection method that improvesthe coverage of the set of the prototype rules without a significative loss on their confidence.We apply our prototype-based selection method to a chemical data relating to the aquaticenvironment : Aquatox. In a classification context, it allows chemists to better explain theclassification of molecules, which, without this method of selection, would be predicted by theuse of a default rule
Seventh International workshop on combinatorial image analysis : IWCIA '00 : theory and applications : july 10 & 11th 2000, University of Caen, Caen, Normandy, France : proceedings by International workshop on combinatorial image analysis( Book )

in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Contribution à la synthèse d'observateurs non linéaires pour les systèmes commandés en réseaux by Cheik Ahmadou Bamba Hann( Book )

2 editions published in 2014 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Networked Control Systems (NCS) are systems in which the controllers and the whole set of sensors and actuators communicate via a serial communication network. The presence of the network in the control loop imply that one takes into account some constraints (sampling, delay, network scheduling protocol, data losses and quantization) inherent to NCSs in the analysis of the stability and performance of the control loop. In this thesis, we treat the synthesis of observers for nonlinear systems under this network communication constraints. We particularly focus on three constraints: sampling, delay and network scheduling protocol. We propose a global exponential observer combined with a state predictor for a class of nonlinear globally Lipschitz systems under constant transmission delay and periodic scheduling protocol. The synthesis of dynamical high gain observers for sampled-data nonlinear globally Lipschitz systems is also treated. We address the issue of the sensitivity to measurements error inherent to this kind of observers. Hybrid adaptive observer are designed for a class of state affine sampled-data systems with constant unknown parameters. An output predictor is used to estimate the output between the sampling times
Detecting and indexing moving objects for behavior analysis by video and audio interpretation by Alessia Saggese( Book )

2 editions published in 2014 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

In the last decades we have assisted to a growing need for security in many public environments. The main limitation of this traditional audio-video surveillance systems lies in the so called psychological overcharge issue of the human operators responsible for security, that causes a decrease in their capabilities to analyse raw data flows from multiple sources of multimedia information. For the above mentioned reasons, in this thesis we propose an intelligent surveillance system able to provide images and video with a semantic interpretation, for trying to bridge the gap between their low-level representation in terms of pixels, and the high-level, natural language description that a human would give about them. In particular, the proposed framework starts by analysing the videos and by extracting the trajectories of the objects populating the scene. Once extracted, this large amount of trajectories needs to be indexed and properly stored in order to improve the overall performance of the system during the retrieving. Furthermore, the human operator is informed as soon as an abnormal behaviour occurs. Whereas the information extracted from the videos are not sufficient or not sufficiently reliable, the proposed system in enriched by a module in charge of recognizing audio events, such as shoots, screams or broken glasses. Each proposed module has been tested both over standard datasets and in real environments; the promising obtained results confirm the advance with respect to the state of the art, as well as the applicability of the proposed method in real scenarios
Continuum limits of evolution and variational problems on graphs by Yosra Hafiene( )

2 editions published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

The non-local p-Laplacian operator, the associated evolution equation and variational regularization, governed by a given kernel, have applications in various areas of science and engineering. In particular, they are modern tools for massive data processing (including signals, images, geometry), and machine learning tasks such as classification. In practice, however, these models are implemented in discrete form (in space and time, or in space for variational regularization) as a numerical approximation to a continuous problem, where the kernel is replaced by an adjacency matrix of a graph. Yet, few results on the consistency of these discretization are available. In particular it is largely open to determine when do the solutions of either the evolution equation or the variational problem of graph-based tasks converge (in an appropriate sense), as the number of vertices increases, to a well-defined object in the continuum setting, and if yes, at which rate. In this manuscript, we lay the foundations to address these questions.Combining tools from graph theory, convex analysis, nonlinear semigroup theory and evolution equa- tions, we give a rigorous interpretation to the continuous limit of the discrete nonlocal p-Laplacian evolution and variational problems on graphs. More specifically, we consider a sequence of (determin- istic) graphs converging to a so-called limit object known as the graphon. If the continuous p-Laplacian evolution and variational problems are properly discretized on this graph sequence, we prove that the solutions of the sequence of discrete problems converge to the solution of the continuous problem governed by the graphon, as the number of graph vertices grows to infinity. Along the way, we provide a consistency/error bounds. In turn, this allows to establish the convergence rates for different graph models. In particular, we highlight the role of the graphon geometry/regularity. For random graph se- quences, using sharp deviation inequalities, we deliver nonasymptotic convergence rates in probability and exhibit the different regimes depending on p, the regularity of the graphon and the initial data
Soft biometrics for keystroke dynamics by Syed Zulkarnain Syed Idrus( Book )

2 editions published in 2014 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Aujourd'hui, il existe de multiples usages des systèmes biométriques à de nombreuses fins telles que le contrôle d'accès physique, le contrôle de présence, le paiement électronique et autres. Cette thèse de doctorat porte sur l'authentification biométrique et nous proposons d'utiliser la dynamique de frappe au clavier afin d'éviter les problèmes d'authentification par mot de passe. La dynamique de frappe au clavier mesure les rythmes qui se dégagent lorsqu'on tape sur un clavier d'ordinateur. En ce sens, c'est une modalité biométrique comportementale, de même que la dynamique de signature, la démarche ou la voix. Parmi les avantages de la dynamique de frappe au clavier par rapport à d'autres modalités, nous pouvons mentionner son faible coût et sa facilité d'usage : en effet, aucun capteur ni dispositif supplémentaire n'est nécessaire et les utilisateurs sont habitués à taper un mot de passe. En contrepartie, la dynamique de frappe présente de plus faibles performances que les autres modalités biométriques comme les empreintes digitales, le visage, l'iris. Cela peut s'expliquer par une variabilité intra-classe élevée. Une façon de gérer cette variabilité est de prendre en compte des informations supplémentaires dans le processus de décision. Cela peut être fait de différentes manières : (i) en combinant la dynamique de frappe au clavier avec une autre modalité biométrique (multibiométrie); (ii) en optimisant l'étape d'enrôlement (une donnée biométrique est exploitée pour la génération de la référence seulement si le niveau de qualité est suffisant); ou (iii) avec une solution nouvelle et prometteuse: la biométrie douce (profilage de l'utilisateur). Nous abordons dans cette thèse ces deux derniers aspects. Nous proposons plusieurs contributions afin d'améliorer les performances des systèmes de dynamique de frappe au clavier. Tout d'abord, nous avons créé notre propre jeu de données, qui est une nouvelle base de données biométrique appelée 'GREYC-NISLAB Keystroke'. Nous avons collecté les données de 110 utilisateurs en France et en Norvège. Cette nouvelle base est publique et contient des informations de profilage des utilisateurs: la façon de taper (une main ou deux mains), le genre, l'âge et la latéralité manuelle (droiter ou gaucher). Nous avons effectué diverses études afin de déterminer le taux de reconnaissance des critères de biométrie douce : (i) la façon de taper (une main ou deux mains); (ii) le genre (masculin ou féminin); (iii) la classe d'âge (moins de 30 ans ou plus de 30 ans); et (iv) la latéralité manuelle (droitier ou gaucher) des utilisateurs en fonction de leur façon de taper au clavier. Nous montrons qu'il est possible de reconnaître le profil de l'utilisateur en fonction de ces critères. Par la suite, nous proposons une fusion de différentes acquisitions de la dynamique de frappe afin d'accroître les performances du système. Enfin, en combinant les processus d'authentification avec les profils de biométrie douce, nous présentons une amélioration de l'authentification. Les résultats de nos expériences montrent les avantages des méthodes proposées
Contributions to keystroke dynamics for privacy and security on the Internet by Denis Migdal( )

2 editions published in 2019 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Les interactions requièrent une confiance mutuelle des parties impliquées. Les entités d'Internet endossent plusieurs rôles, chacun ayant ses propres intérêts et motivations; conduisant à des conflits qui doivent être adressés afin de permettre confiance et sécurité. Dans cette thèse nous nous concentrons sur la dynamique de frappe au clavier afin de résoudre quelques de ces conflits.La manière de taper au clavier est une modalité biométrique sans coûts et transparente, elle ne requiert ni capteurs ni actions additionnels. Malheureusement, elle permet aussi le profilage des utilisateurs (s.a. identification, âge, sexe), contre leur consentement et connaissance.Afin de protéger la vie privée des utilisateurs, nous proposons d'anonymiser la dynamique de frappe au clavier. Cependant, cette information peut être légitimement requise afin de renforcer l'authentification des utilisateurs. Nous proposons ainsi un Code Personnel d'Identité Respectueux de la Vie Privée, permettant l'authentification biométrique des utilisateurs, sans menacer leur vie privée.Nous proposons aussi une preuve sociale d'identité permettant de vérifier des déclarations d'identités ainsi que la génération synthétique de dynamique de frappe au clavier
Processus Décisionnels de Markov pour l'autonomie ajustable et l'interaction hétérogène entre engins autonomes et pilotés by Mathieu Lelerre( )

2 editions published in 2018 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Robots will be more and more used in both civil and military fields. These robots, operating in fleet, can accompany soldiers in fight, or accomplish a mission while being supervised by a control center. Considering the requirement of a military operation, it is complicated to let robots decide their action without an operator agreement or watch, in function of the situation.In this thesis, we focus on two problematics:First, we try to exploit adjustable autonomy to make a robot accomplishes is mission as efficiency as possible, while he respects restrictions, assigned by an operator, on his autonomy level. For this, it is able to define for given sets of states and actions a restriction level. This restriction can force, for example, the need of being tele-operated to access a dangerous zone.Secondly, we consider that several robots can be deployed at the same time. These robots have to coordinate to accomplish their objectives. However, since operators can take the control of some robots, the coordination is harder. In fact, the operator has preferences, perception, hesitation, stress that are not modeled by the agent. It is then hard to estimate his next actions, so to coordinate with him. We propose in this thesis an approach to estimate the policy executed by a tele-operated robot from learning methods, based on observed actions from this robot.The notion of planning his important in these works. These are based on planning models, such as Markov Decision Processes
Entity-level Event Impact Analytics by Govind( )

2 editions published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Our society has been rapidly growing its presence on the Web, as a consequence we are digitizing a large collection of our daily happenings. In this scenario, the Web receives virtual occurrences of various events corresponding to their real world occurrences from all around the world. Scale of these events can vary from locally relevant ones up to those that receive global attention. News and social media of current times provide all essential means to reach almost a global diffusion. This big data of complex societal events provide a platform to many research opportunities for analyzing and gaining insights into the state of our society.In this thesis, we investigate a variety of social event impact analytics tasks. Specifically, we address three facets in the context of events and the Web, namely, diffusion of events in foreign languages communities, automated classification of Web contents, and news virality assessment and visualization. We hypothesize that the named entities associated with an event or a Web content carry valuable semantic information, which can be exploited to build accurate prediction models. We have shown with the help of multiple studies that raising Web contents to the entity-level captures their core essence, and thus, provides a variety of benefits in achieving better performance in diverse tasks. We report novel findings over disparate tasks in an attempt to fulfill our overall goal on societal event impact analytics
Apprentissage neuronal profond pour l'analyse de contenus multimodaux et temporels by Valentin Vielzeuf( )

2 editions published in 2019 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Our perception is by nature multimodal, i.e. it appeals to many of our senses. To solve certain tasks, it is therefore relevant to use different modalities, such as sound or image.This thesis focuses on this notion in the context of deep learning. For this, it seeks to answer a particular problem: how to merge the different modalities within a deep neural network?We first propose to study a problem of concrete application: the automatic recognition of emotion in audio-visual contents.This leads us to different considerations concerning the modeling of emotions and more particularly of facial expressions. We thus propose an analysis of representations of facial expression learned by a deep neural network.In addition, we observe that each multimodal problem appears to require the use of a different merge strategy.This is why we propose and validate two methods to automatically obtain an efficient fusion neural architecture for a given multimodal problem, the first one being based on a central fusion network and aimed at preserving an easy interpretation of the adopted fusion strategy. While the second adapts a method of neural architecture search in the case of multimodal fusion, exploring a greater number of strategies and therefore achieving better performance.Finally, we are interested in a multimodal view of knowledge transfer. Indeed, we detail a non-traditional method to transfer knowledge from several sources, i.e. from several pre-trained models. For that, a more general neural representation is obtained from a single model, which brings together the knowledge contained in the pre-trained models and leads to state-of-the-art performances on a variety of facial analysis tasks
Extraction de motifs sous contraintes souples by Willy Ugarte Rojas( Book )

2 editions published in 2014 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

The objective of this thesis is to introduce softness in pattern mining process in data mining. Using constraint programming, we were able to make four main contributions: - A general framework for implementing soft threshold constraints in a pattern mining prototype. - The introduction of softness in skypatterns (Pareto-optimal patterns with respect to a set of measures) and the proposal of a generic method for mining (hard) skypatterns as well as soft-skypatterns. - The introduction of the skypattern cube and two methods for its construction: one bottom-up, mainly based on derivation rules; the other uses an approximation of all skypatterns the cube, the method being feasible thanks to the soft-skypatterns. - The introduction of the notion of optimal pattern for modeling many pattern extraction problems: skypatterns, top-k, closed patterns, ... The declarative and genericity side of our approach opens the way for the definition and discovery of new sets of patterns. These contributions have been experimentally validated on real application domains such as the discovery of toxicophores for the first two contributions and the discovery of mutagenic components for third one
Qualitative reinforcement for man-machine interactions by Esther Nicart( )

2 editions published in 2017 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Nous modélisons une chaîne de traitement de documents comme un processus de décision markovien, et nous utilisons l'apprentissage par renforcement afin de permettre à l'agent d'apprendre à construire des chaînes adaptées à la volée, et de les améliorer en continu. Nous construisons une plateforme qui nous permet de mesurer l'impact sur l'apprentissage de divers modèles, services web, algorithmes, paramètres, etc. Nous l'appliquons dans un contexte industriel, spécifiquement à une chaîne visant à extraire des événements dans des volumes massifs de documents provenant de pages web et d'autres sources ouvertes. Nous visons à réduire la charge des analystes humains, l'agent apprenant à améliorer la chaîne, guidé par leurs retours (feedback) sur les événements extraits. Pour ceci, nous explorons des types de retours différents, d'un feedback numérique requérant un important calibrage, à un feedback qualitatif, beaucoup plus intuitif et demandant peu, voire pas du tout, de calibrage. Nous menons des expériences, d'abord avec un feedback numérique, puis nous montrons qu'un feedback qualitatif permet toujours à l'agent d'apprendre efficacement
Cooperative POMDPs for human-Robot joint activities by Fabio Valerio Ferrari( )

2 editions published in 2017 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis presents a novel method for ensuring cooperation between humans and robots in public spaces, under the constraint of human behavior uncertainty. The thesis introduces a hierarchical and flexible framework based on POMDPs. The framework partitions the overall joint activity into independent planning modules, each dealing with a specific aspect of the joint activity: either ensuring the human-robot cooperation, or proceeding with the task to achieve. The cooperation part can be solved independently from the task and executed as a finite state machine in order to contain online planning effort. In order to do so, we introduce a belief shift function and describe how to use it to transform a POMDP policy into an executable finite state machine.The developed framework has been implemented in a real application scenario as part of the COACHES project. The thesis describes the Escort mission used as testbed application and the details of implementation on the real robots. This scenario has as well been used to carry several experiments and to evaluate our contributions
De la manipulation dans les systèmes multi-agents : une étude sur les jeux hédoniques et les systèmes de réputation by Thibaut Vallée( Book )

2 editions published in 2015 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

In this thesis, we study the robustness of multi-agent systems to strategic behaviors, namely manipulations. We consider in this manuscript two families of systems, hedonic games and reputation systems, which have complementary properties that allow to adress a broad range of questions. In the domain of hedonic games, we propose an analysis metholody which consists in studying the necessary minimal conditions to implement manipulations in an efficient way. To this end, we identify three minimal manipulations based on false preference profiles and false identities, and we study their efficiency on three canonical solution concepts that satisfy individual rationality (Nash stability, individual stability and core stability). By both theoretical and empirical results, we proved that Nash stability is robust to manipulations, unlike individual and core stability. In the domain of reputation systems, we propose to model reputation systems and the associated decision problem with a multiarmed bandit. Firstly, we show by an empirical study that using multiarmed bandit policies with an exploration faction tuned with respect to the reputation system reduces interactions with malicious agents and increases the cost of manipulations. Secondly, we propose a new credibility assessment based on the Kullback-Leibler divergence and the estimation error of the agents that allow to detect and filter false feedbacks.""""
Etude des performances en bruit de capteurs magneto(élasto)électriques en mode non-linéaire by May tia Yang( )

2 editions published in 2017 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

L'effet MagnétoElectrique (ME) traduit la polarisation d'un élément diélectrique et l'aimantation d'un diélectrique lorsqu'il est soumis, respectivement, à un champ magnétique et à un champ électrique. Cette propriété a permis de mettre en œuvre des capteurs Magnéto(Elasto)Electrique pour la mesure du champ magnétique ou électrique. De nombreuses études sur les couplages de matériaux (forme, taille, dimension...) ont été effectuées afin d'améliorer les performances en terme de sensibilité et de bruit de ces capteurs. Les meilleurs niveaux de bruit (en termes de densité spectrale) mesurés pour ce type de dispositif en mode passif sont, respectivement, de 5 pT/sqrt(Hz), 0,2 pT/sqrt(Hz) et environ une cinquantaine de 50 fT/sqrt(Hz), respectivement à 1 Hz, en zone de bruit blanc et à la résonance.Certains laboratoires, dont le GREYC, s'intéressent plus particulièrement à l'étude des performances ultimes de capteurs magnétiques en optimisant, notamment, l'électronique de conditionnements et en utilisant leurs propriétés non linéaires. Cette thèse s'inscrit dans ce cadre. Elle avait pour objectif l'étude des performances de capteur Magnéto(Elasto)Electrique en mode non linéaire et aux basses fréquences. Pour cela, des structures originales de conditionnent ont été développées en termes de polarisation, d'excitation et d'asservissement. L'étude théorique des performances montre que le bruit du capteur peut atteindre des niveaux bien inférieurs au pT/sqrt(Hz) à 1 Hz pour les capteurs étudiés, si les performances obtenues ne sont pas limitées par le bruit de l'électronique de conditionnement et leur sensibilité. Cette étude a été l'objet de ce travail de thèse
Evaluation de la confiance dans un processus d'authentification by Julien Hatin( )

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Dans notre quotidien, le smartphone est devenu un outil indispensable pour effectuer nos tâches courantes. Accéder à des services en ligne depuis son téléphone mobile est devenu une action commune. Afin de s'authentifier à ces services parfois sensibles, la seule protection est généralement l'usage d'un mot de passe. Ces mots de passe pour être robustes doivent être de plus en plus longs. Ceci représente, sur les téléphones mobiles, une contrainte plus forte que pour les ordinateurs de bureau puisque les claviers tactiles disposent de moins de touches. D'autres méthodes d'authentification ont vu le jour sur téléphones mobiles comme la reconnaissance faciale sur les appareils android ou bien l'empreinte digitale qui gagne le marché des smartphones et même le domaine bancaire avec Apple Pay.Afin de simplifier l'authentification, la biométrie prend une part de plus en plus importante dans l'usage des téléphones mobiles. Au delà des capteurs dédiés à l'acquisition de données biométriques, il est aussi possible d'utiliser l'environnement du téléphone mobile pour authentifier les utilisateurs. Si les méthodes d'authentification tendent à se transformer pour devenir de plus en plus transparentes, cela amène deux questions :Comment utiliser ces nouvelles techniques d'authentification dans les processus actuels d'authentification ?Quels impacts ces nouvelles méthodes peuvent avoir sur la vie privée des utilisateurs ?L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes d'authentification transparentes qui soient respectueuses de la vie privée des utilisateurs tout en permettant leur intégration dans les systèmes actuels d'authentification.Dans le manuscrit de thèse, nous abordons ces deux questions en analysant tout d'abord les travaux existants sur la collecte des données permettant l'authentification sur téléphone mobile. Puis, une fois les données collectées, nous verrons les processus permettant la mise en place d'une authentification respectueuse de la vie privée. Enfin, nous évaluons concrètement ces méthodes d'authentification par la réalisation de prototypes à l'échelle industrielle
Automates Cellulaires : aspects algorithmiqued des configurations périodiques en toute dimension by Nicolas Bacquey( Book )

2 editions published in 2015 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis analyses the computational capabilities of cellular automata working on periodical configurations of any dimension. We first study the maximal objects these cellular automata can identify; we call those objects primitive roots of periodical configurations of any dimension. We characterize them and show some of their properties. Secondly, we present a set of algorithms on cellular automata, each one adapted to one or more dimensions, that extract primitive roots from the periodical configurations on which they are applied. Those algorithms use original tools that extend the notion of signals on cellular automata. Beyond its technical and algorithmical aspects, this thesis lays the foundations of uniform periodical computation, i.e. computation performed on a model whose program and entry data are isotropic. In particular, we address the issues of halting such computation, reading its result and defining its temporal or spatial complexity
De la détection à l'imagerie de nanoparticules magnétiques by Kamel Fodil( Book )

2 editions published in 2014 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

There exist several applications of magnetic nanoparticles (MNPs). They are commonly used as a label, targeting or contrast agents. This thesis is focused on the performance of magnetic methods for their detection. The sensing capability of the developed detection systems in terms of location and evaluation of concentrations as part of 1D and 2D measurements are the key points. Two detection systems were performed, involving sensing into a microfluidic microchannel for biomedical application (1D) and magnetic imaging using MNPs (MNPI) (2D) by using giant magnetoimpedance. Regarding both 1D and 2D cases, an analytical model of the magnetic induction generated by MNPs is performed. The signal to noise ratio (SNR) of the detection systems is also described, according to the MNPs properties, intrinsic noise of the magnetic sensor, the excitation device and all the measurement chain. This model allows on the one hand, to evalute the theoretical detection threshold for a given volume and concentration of MNPs, according to the system parameters, and on the other hand, to express the ultimate spatial resolution that can be achieved according to the key parameters such as the lift-off, the pixel size and the equivalent magnetic noise. In order to validate this analysis, the theoretical models were confronted to the 1D and 2D experimental measurements. Sensing of a volume of 20 nl of MNPs concentrated at 230 mmol/l and 2D image reconstruction with spatial resolution below 1 mm were successfully demonstrated. The overall results are in total adequacy with the theoretical models
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Centre national de la recherche scientifique France Groupe de recherche en informatique, image et instrumentation

Centre national de la recherche scientifique France Unité propre de recherche de l'enseignement supérieur associée 6072

Centre national de la recherche scientifique Groupe de recherche en informatique, image et instrumentation

Centre national de la recherche scientifique Unité propre de recherche de l'enseignement supérieur associée (6072)


Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation

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Institut des sciences de la matière et du rayonnement Caen Groupe de recherche en informatique, image et instrumentation

Research Group in Computer Science Image Automation and Instrumentation Caen

UMR 6072

Unité mixte de recherche 6072

Université Caen Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation

Université de Caen Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation

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