Analyse de variations de performance par comparaison de traces d'exécution

RÉSUMÉ La performance est un requis très important pour bon nombre d'applications. Malheureusement, plusieurs facteurs affectent cette performance : contention pour l'accès à une ressource, mauvais algorithmes de synchronisation, attente de données en provenance du disque, etc. En raison de la taille du code source de certaines applications et des multiples niveaux d'abstraction entre le code applicatif et le matériel, plusieurs développeurs ne soupçonnent pas l'existence de toutes ces sources de latence. Le traçage est une technique qui consiste à enregistrer des événements qui surviennent dans un système informatique. Un grand nombre de problèmes de performance peuvent être diagnostiqués à partir de l'information contenue dans une trace d'exécution. En raison de leur faible surcoût, les traceurs modernes peuvent être activés en continu sur des systèmes en production pour capturer des problèmes survenant rarement. Des outils spécialisés facilitent la navigation à travers le grand nombre d'événements contenus une trace d'exécution. Malheureusement, même avec ces outils, il peut être difficile de juger si le comportement observé est celui attendu sans une connaissance exhaustive du système analysé. L'objectif de ce travail de recherche est de vérifier si le diagnostic de variations de performance peut être facilité par un algorithme qui identifie automatiquement les différences entre deux groupes de traces d'exécution. L'algorithme doit mettre en évidence les latences présentes dans un groupe d'exécutions anormalement longues, mais pas dans un groupe d'exécutions normales. Un développeur peut alors tenter d'éliminer ces latences. Pour ce faire, nous introduisons d'abord deux nouveaux événements pour le traceur LTTng. L'événement cpu_stack rapporte périodiquement la pile d'appels des fils d'exécution utilisant le processeur. L'événement syscall_stack rapporte la pile d'appels des longs appels système. Ces deux événements nous permettent de déterminer si des latences présentes dans des traces d'exécution différentes ont été causées par le même code applicatif. Le traçage de l'événement syscall_stack a un surcoût moindre que celui du traçage traditionnel des appels système. Nous proposons aussi une nouvelle structure de données appelée « enhanced calling context tree » (ECCT) pour représenter les latences affectant le temps de complétion d'une tâche. Ces latences peuvent être au niveau du matériel, du système d'exploitation ou du code applicatif. En présence d'interactions entre plusieurs fils d'exécution, nous utilisons un algorithme de calcul du chemin critique pour inclure dans le ECCT les latences introduites par chacun de ces fils. Nous utilisons les ECCTs à la fois pour stocker des métriques de performance de façon compacte et comme entrée de notre algorithme de comparaison. Ensuite, nous présentons une interface graphique permettant de visualiser les différences entre des groupes d'exécution. Les groupes à comparer sont définis par l'utilisateur à l'aide de filtres. Les différences sont montrées à l'aide d'un outil de visualisation appelé « flame graph » différentiels ainsi que d'histogrammes. Les vues sont rafraîchies rapidement lorsque les filtres sont modifiés grâce à un algorithme de « map-reduce ». L'efficacité de notre solution pour détecter, diagnostiquer et corriger des problèmes de performance majeurs est démontrée grâce à quatre études de cas menées sur des logiciels libres et d'entreprises. Nous mesurons aussi le surcoût du traçage des événements requis par notre analyse sur différents types d'applications et concluons qu'il est toujours entre 0.2% et 9%. Enfin, nous démontrons que notre solution développée pour Linux peut être adaptée pour fonctionner sur les systèmes d'exploitation Windows et Mac OS X.----------ABSTRACT Performance is a critical requirement for many applications. Unfortunately, many factors can affect performance: resource contention, bad synchronization algorithms, slow disk operations, etc. Because of the large codebase of some applications and because of the multiple levels of abstraction between application code and hardware, many developers are not aware of the existence of these sources of latency. Tracing is a technique that consists of recording events that occur in a system. Many performance problems can be diagnosed using the information contained in an execution trace. Popular tracers achieve low overhead, which allows them to be enabled on production systems to capture bugs that occur infrequently. Specialized tools allow efficient navigation in the large number of events contained in execution traces. However, even with these tools, it is hard to determine whether the observed behavior is normal without a deep knowledge of the analyzed system. The objective of this research project is to verify whether we can facilitate the diagnosis of performance variations with an algorithm that automatically identifies differences between two groups of execution traces. The algorithm must highlight delays that appear in a group of slow executions, but not in a group of normal executions. A developer can then try to eliminate these delays. First, we introduce two new events for the LTTng tracer. The cpu_stack event periodically reports the call stack of threads running on the CPU. The syscall_stack reports the call stack of long system calls. Call stacks allow us to determine whether delays that appear in different execution traces are caused by the same application code. The overhead of tracing the syscall_stack event is less than that of traditional tracing of system calls. Second, we propose a new data structure called enhanced calling context tree (ECCT) to describe delays that affect the completion time of a task execution. These delays can be at the hardware, operating system or application levels. When a task execution involves interactions between several threads, a critical path algorithm is used to include delays caused by each of them in the ECCT. We use ECCTs to store performance metrics compactly and as an input to our comparison algorithm. Third, we present a GUI that shows differences between groups of executions. The user defines two groups of executions to compare using filters. Differences are shown using a visualization tool called differential flame graph along with histograms. A map-reduce algorithm is used to quickly refresh the views when filters are modified. We present four case studies, carried on open-source and enterprise software, to demonstrate that our solution helps to detect, diagnose and fix major performance problems. We measure the overhead of tracing the events required by our analysis on different kinds of applications and conclude that it is always between 0.2% and 9%. Finally, we show that our solution, developed for Linux, can be adapted for the Windows and Mac OS X operating systems

Intégration holistique et entreposage automatique des données ouvertes

Statistical Open Data present useful information to feed up a decision-making system. Their integration and storage within these systems is achieved through ETL processes. It is necessary to automate these processes in order to facilitate their accessibility to non-experts. These processes have also need to face out the problems of lack of schemes and structural and sematic heterogeneity, which characterize the Open Data. To meet these issues, we propose a new ETL approach based on graphs. For the extraction, we propose automatic activities performing detection and annotations based on a model of a table. For the transformation, we propose a linear program fulfilling holistic integration of several graphs. This model supplies an optimal and a unique solution. For the loading, we propose a progressive process for the definition of the multidimensional schema and the augmentation of the integrated graph. Finally, we present a prototype and the experimental evaluations.Les statistiques présentes dans les Open Data ou données ouvertes constituent des informations utiles pour alimenter un système décisionnel. Leur intégration et leur entreposage au sein du système décisionnel se fait à travers des processus ETL. Il faut automatiser ces processus afin de faciliter leur accessibilité à des non-experts. Ces processus doivent pallier aux problèmes de manque de schémas, d'hétérogénéité structurelle et sémantique qui caractérisent les données ouvertes. Afin de répondre à ces problématiques, nous proposons une nouvelle démarche ETL basée sur les graphes. Pour l'extraction du graphe d'un tableau, nous proposons des activités de détection et d'annotation automatiques. Pour la transformation, nous proposons un programme linéaire pour résoudre le problème d'appariement holistique de données structurelles provenant de plusieurs graphes. Ce modèle fournit une solution optimale et unique. Pour le chargement, nous proposons un processus progressif pour la définition du schéma multidimensionnel et l'augmentation du graphe intégré. Enfin, nous présentons un prototype et les résultats d'expérimentations

Transformées basées graphes pour la compression de nouvelles modalités d’image

Due to the large availability of new camera types capturing extra geometrical information, as well as the emergence of new image modalities such as light fields and omni-directional images, a huge amount of high dimensional data has to be stored and delivered. The ever growing streaming and storage requirements of these new image modalities require novel image coding tools that exploit the complex structure of those data. This thesis aims at exploring novel graph based approaches for adapting traditional image transform coding techniques to the emerging data types where the sampled information are lying on irregular structures. In a first contribution, novel local graph based transforms are designed for light field compact representations. By leveraging a careful design of local transform supports and a local basis functions optimization procedure, significant improvements in terms of energy compaction can be obtained. Nevertheless, the locality of the supports did not permit to exploit long term dependencies of the signal. This led to a second contribution where different sampling strategies are investigated. Coupled with novel prediction methods, they led to very prominent results for quasi-lossless compression of light fields. The third part of the thesis focuses on the definition of rate-distortion optimized sub-graphs for the coding of omni-directional content. If we move further and give more degree of freedom to the graphs we wish to use, we can learn or define a model (set of weights on the edges) that might not be entirely reliable for transform design. The last part of the thesis is dedicated to theoretically analyze the effect of the uncertainty on the efficiency of the graph transforms.En raison de la grande disponibilité de nouveaux types de caméras capturant des informations géométriques supplémentaires, ainsi que de l'émergence de nouvelles modalités d'image telles que les champs de lumière et les images omnidirectionnelles, il est nécessaire de stocker et de diffuser une quantité énorme de hautes dimensions. Les exigences croissantes en matière de streaming et de stockage de ces nouvelles modalités d’image nécessitent de nouveaux outils de codage d’images exploitant la structure complexe de ces données. Cette thèse a pour but d'explorer de nouvelles approches basées sur les graphes pour adapter les techniques de codage de transformées d'image aux types de données émergents où les informations échantillonnées reposent sur des structures irrégulières. Dans une première contribution, de nouvelles transformées basées sur des graphes locaux sont conçues pour des représentations compactes des champs de lumière. En tirant parti d’une conception minutieuse des supports de transformées locaux et d’une procédure d’optimisation locale des fonctions de base , il est possible d’améliorer considérablement le compaction d'énergie. Néanmoins, la localisation des supports ne permettait pas d'exploiter les dépendances à long terme du signal. Cela a conduit à une deuxième contribution où différentes stratégies d'échantillonnage sont étudiées. Couplés à de nouvelles méthodes de prédiction, ils ont conduit à des résultats très importants en ce qui concerne la compression quasi sans perte de champs de lumière statiques. La troisième partie de la thèse porte sur la définition de sous-graphes optimisés en distorsion de débit pour le codage de contenu omnidirectionnel. Si nous allons plus loin et donnons plus de liberté aux graphes que nous souhaitons utiliser, nous pouvons apprendre ou définir un modèle (ensemble de poids sur les arêtes) qui pourrait ne pas être entièrement fiable pour la conception de transformées. La dernière partie de la thèse est consacrée à l'analyse théorique de l'effet de l'incertitude sur l'efficacité des transformées basées graphes

Protocoles d'évaluation pour l'extraction d'information libre

On voudrait apprendre à "lire automatiquement". L'extraction d'information consiste à transformer des paragraphes de texte écrits en langue naturelle en une liste d'éléments d'information autosuffisants, de façon à pouvoir comparer et colliger l'information extraite de plusieurs sources. Les éléments d'information sont ici représentés comme des relations entre entités : (Athéna ; est la fille de ; Zeus). L'extraction d'information libre (EIL) est un paradigme récent, visant à extraire un grand nombre de relations contenues dans le texte analysé, découvertes au fur et à mesure, par opposition à un nombre restreint de relations prédéterminées comme il est plus courant. Cette thèse porte sur l'évaluation des méthodes d'EIL. Dans les deux premiers chapitres, on évalue automatiquement les extractions d'un système d'EIL, en les comparant à des références écrites à la main, mettant respectivement l'accent sur l'informativité de l'extraction, puis sur son exhaustivité. Dans les deux chapitres suivants, on étudie et propose des alternatives à la fonction de confiance, qui juge des productions d'un système. En particulier, on y analyse et remet en question les méthodologies suivant lesquelles cette fonction est évaluée : d'abord comme modèle de validation de requêtes, puis en comparaison du cadre bien établi de la complétion de bases de connaissances.Information extraction consists in the processing of natural language documents into a list of self-sufficient informational elements, which allows for cross collection into Knowledge Bases, and automatic processing. The facts that result from this process are in the form of relationships between entities : (Athena ; is the daughter of ; Zeus). Open Information Extraction (OIE) is a recent paradigm the purpose of which is to extract an order of magnitude more relations from the input corpus than classical IE methods, what is achieved by encoding or learning more general patterns, in a less supervised fashion. In this thesis, I study and propose new evaluation protocols for the task of Open Information Extraction, with links to that of Knowledge Base Completion. In the first two chapters, I propose to automatically score the output of an OIE system, against a manually established reference, with particular attention paid to the informativity and exhaustivity of the extractions. I then turn my focus to the confidence function that qualifies all extracted elements, to evaluate it in a variety of settings, and propose alternative models

Détection de points de vue sur les médias sociaux numériques

De nombreux domaines ont intérêt à étudier les points de vue exprimés en ligne, que ce soit à des fins de marketing, de cybersécurité ou de recherche avec l'essor des humanités numériques. Nous proposons dans ce manuscrit deux contributions au domaine de la fouille de points de vue, axées sur la difficulté à obtenir des données annotées de qualité sur les médias sociaux. Notre première contribution est un jeu de données volumineux et complexe de 22853 profils Twitter actifs durant la campagne présidentielle française de 2017. C'est l'un des rares jeux de données considérant plus de deux points de vue et, à notre connaissance, le premier avec un grand nombre de profils et le premier proposant des communautés politiques recouvrantes. Ce jeu de données peut être utilisé tel quel pour étudier les mécanismes de campagne sur Twitter ou pour évaluer des modèles de détection de points de vue ou des outils d'analyse de réseaux. Nous proposons ensuite deux modèles génériques semi-supervisés de détection de points de vue, utilisant une poignée de profils-graines, pour lesquels nous connaissons le point de vue, afin de catégoriser le reste des profils en exploitant différentes proximités inter-profils. En effet, les modèles actuels sont généralement fondés sur les spécificités de certaines plateformes sociales, ce qui ne permet pas l'intégration de la multitude de signaux disponibles. En construisant des proximités à partir de différents types d'éléments disponibles sur les médias sociaux, nous pouvons détecter des profils suffisamment proches pour supposer qu'ils partagent une position similaire sur un sujet donné, quelle que soit la plateforme. Notre premier modèle est un modèle ensembliste séquentiel propageant les points de vue grâce à un graphe multicouche représentant les proximités entre les profils. En utilisant des jeux de données provenant de deux plateformes, nous montrons qu'en combinant plusieurs types de proximité, nous pouvons correctement étiqueter 98% des profils. Notre deuxième modèle nous permet d'observer l'évolution des points de vue des profils pendant un événement, avec seulement un profil-graine par point de vue. Ce modèle confirme qu'une grande majorité de profils ne changent pas de position sur les médias sociaux, ou n'expriment pas leur revirement.Numerous domains have interests in studying the viewpoints expressed online, be it for marketing, cybersecurity, or research purposes with the rise of computational social sciences. We propose in this manuscript two contributions to the field of stance detection, focused around the difficulty of obtaining annotated data of quality on social medias. Our first contribution is a large and complex dataset of 22853 Twitter profiles active during the French presidential campaign of 2017. This is one of the rare datasets that considers a non-binary stance classification and, to our knowledge, the first one with a large number of profiles, and the first one proposing overlapping political communities. This dataset can be used as-is to study the campaign mechanisms on Twitter, or used to test stance detection models or network analysis tools. We then propose two semi-supervised generic stance detection models using a handful of seed profiles for which we know the stance to classify the rest of the profiles by exploiting various proximities. Indeed, current stance detection models are usually grounded on the specificities of some social platforms, which is unfortunate since it does not allow the integration of the multitude of available signals. By infering proximities from differents types of elements available on social medias, we can detect profiles close enough to assume they share a similar stance on a given subject. Our first model is a sequential ensemble algorithm which propagates stances thanks to a multi-layer graph representing proximities between profiles. Using datasets from two platforms, we show that, by combining several types of proximities, we can achieve excellent results. Our second model allows us to observe the evolution of profiles' stances during an event with as little as one seed profile by stance. This model confirms that a large majority of profiles do not change their stance on social medias, or do not express their change of heart

Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle Année 2020

National audienc

Active self-diagnosis in telecommunication networks

Les réseaux de télécommunications deviennent de plus en plus complexes, notamment de par la multiplicité des technologies mises en œuvre, leur couverture géographique grandissante, la croissance du trafic en quantité et en variété, mais aussi de par l évolution des services fournis par les opérateurs. Tout ceci contribue à rendre la gestion de ces réseaux de plus en plus lourde, complexe, génératrice d erreurs et donc coûteuse pour les opérateurs. On place derrière le terme réseaux autonome l ensemble des solutions visant à rendre la gestion de ce réseau plus autonome. L objectif de cette thèse est de contribuer à la réalisation de certaines fonctions autonomiques dans les réseaux de télécommunications. Nous proposons une stratégie pour automatiser la gestion des pannes tout en couvrant les différents segments du réseau et les services de bout en bout déployés au-dessus. Il s agit d une approche basée modèle qui adresse les deux difficultés du diagnostic basé modèle à savoir : a) la façon d'obtenir un tel modèle, adapté à un réseau donné à un moment donné, en particulier si l'on souhaite capturer plusieurs couches réseau et segments et b) comment raisonner sur un modèle potentiellement énorme, si l'on veut gérer un réseau national par exemple. Pour répondre à la première difficulté, nous proposons un nouveau concept : l auto-modélisation qui consiste d abord à construire les différentes familles de modèles génériques, puis à identifier à la volée les instances de ces modèles qui sont déployées dans le réseau géré. La seconde difficulté est adressée grâce à un moteur d auto-diagnostic actif, basé sur le formalisme des réseaux Bayésiens et qui consiste à raisonner sur un fragment du modèle du réseau qui est augmenté progressivement en utilisant la capacité d auto-modélisation: des observations sont collectées et des tests réalisés jusqu à ce que les fautes soient localisées avec une certitude suffisante. Cette approche de diagnostic actif a été expérimentée pour réaliser une gestion multi-couches et multi-segments des alarmes dans un réseau IMS.While modern networks and services are continuously growing in scale, complexity and heterogeneity, the management of such systems is reaching the limits of human capabilities. Technically and economically, more automation of the classical management tasks is needed. This has triggered a significant research effort, gathered under the terms self-management and autonomic networking. The aim of this thesis is to contribute to the realization of some self-management properties in telecommunication networks. We propose an approach to automatize the management of faults, covering the different segments of a network, and the end-to-end services deployed over them. This is a model-based approach addressing the two weaknesses of model-based diagnosis namely: a) how to derive such a model, suited to a given network at a given time, in particular if one wishes to capture several network layers and segments and b) how to reason a potentially huge model, if one wishes to manage a nation-wide network for example. To address the first point, we propose a new concept called self-modeling that formulates off-line generic patterns of the model, and identifies on-line the instances of these patterns that are deployed in the managed network. The second point is addressed by an active self-diagnosis engine, based on a Bayesian network formalism, that consists in reasoning on a progressively growing fragment of the network model, relying on the self-modeling ability: more observations are collected and new tests are performed until the faults are localized with sufficient confidence. This active diagnosis approach has been experimented to perform cross-layer and cross-segment alarm management on an IMS network.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Supervision de contenus multimédia : adaptation de contenu, politiques optimales de préchargement et coordination causale de flux

La qualité des systèmes d'informations distribués dépend de la pertinence du contenu mis à disposition, de la réactivité du service ainsi que de la cohérence des informations présentées. Nos travaux visent à améliorer ces trois critères de performance et passent par la prise en compte des caractéristiques de l'utilisateur, des ressources disponibles ou plus généralement du contexte d'exécution. Par conséquent, cette thèse comporte trois volets. Le premier volet se place dans le cadre de l'adaptation de systèmes d’information déployés dans des contextes dynamiques et stochastiques. Nous présentons une approche où des agents d’adaptation appliquent des politiques de décision séquentielle dans l'incertain. Nous modélisons ces agents par des Processus Décisionnels de Markov (PDM) selon que le contexte soit observable ou seulement partiellement observable (PDM Partiellement Observables). Dans le cas d’un service mobile de consultation de films, nous montrons en particulier qu’une politique d'adaptation de ce service à des ressources limitées peut être nuancée selon l'intérêt de l'utilisateur, estimé grâce à l’évaluation des signaux de retour implicite. Dans le deuxième volet, nous nous intéressons à l'optimisation de la réactivité d'un système qui propose des contenus hypermédia. Nous nous appuyons sur des techniques de préchargement pour réduire les latences. Comme précédemment, un PDM modélise les habitudes des utilisateurs et les ressources disponibles. La force de ce modèle réside dans sa capacité à fournir des politiques optimales de préchargement. Les premières politiques que nous obtenons sont simples. Nous enrichissons alors le modèle pour dériver des politiques de préchargement plus complexes et plus agressives et montrons leurs performances par simulation. Afin de personnaliser nos stratégies optimales nous proposons finalement un modèle PDMPO dont les politiques s'adaptent aux profils des utilisateurs. Le troisième volet se place dans le contexte des applications multimédia interactives distribuées et concerne le contrôle de la cohérence des flux multimédia répartis. Dans un tel contexte, plusieurs mécanismes de synchronisation sont nécessaires et plusieurs ordres logiques (fifo, causal, total) s'avèrent utiles. Nous proposons une boîte à outils capable de gérer plusieurs protocoles d’ordre partiel et d'assurer une délivrance correcte de chaque message, en respectant tous les ordres qui lui ont été imposés. Nous décrivons ensuite l’intégration des tolérances humaines vis-à-vis des courtes incohérences causales dans notre boîte à outils. Nos simulations montrent que de meilleures performances sont obtenues par cette méthode comparativement à d’autres approches, comme la causalité classique ou la Δ-causalité. ABSTRACT : Distributed systems information quality depends on service responsiveness, data consistency and its relevance according to user interests. The thesis aims to improve these three performance criteria by taking into account user characteristics, available ressources or more generally execution context. Naturally, the document is organized in three main parts. The first part discusses adaptation policies for information systems that are subject to dynamic and stochastic contexts. In our approach adaptation agents apply sequential decisional policies under uncertainty. We focus on the modeling of such decisional processes depending on whether the context is fully or partially observable. We use Markov Decision Processes (MDP) and Partially Observable MDP (POMDP) for modeling a movie browsing service in a mobile environment. Our model derives adaptation policies for this service that take into account the limited (and observable) resources. These policies are further refined according to the (partially observable) users’ interest level estimated from implicit feedback. Our theoretical models are validated through numerous simulations. The second part deals with hypermedia content delivery aiming to reduce navigation latencies by means of prefetching. As previously, we build upon an MDP model able to derive optimal prefetching policies integrating both user behaviour and ressource availability. First, we extend this model and propose more complex and aggressive policies. Second, the extended model is enriched by taking into account user's profile and therefore provides finer prefetching policies. It is worth noting that this model issues personnalized policies without explicily manipulating user profiles. The proposed extensions and the associated policies are validated through comparison with the original model and some heuristic approches. Finally, the third part considers multimedia applications in distributed contexts. In these contexts, highly interactive collaborative applications need to offer each user a consistent view of the interactions represented by the streams exchanged between dispersed groups of users. At the coordination level, strong ordering protocols for capturing and delivering streams' interactions (e.g. CAUSAL, TOTAL order) may be too expensive due to the variability of network conditions. We build upon previous work on expressing streams causality and propose a flexible coordination middleware for integrating different delivery modes (e.g. FIFO, CAUSAL, TOTAL) into a single channel (with respect to each of these protocols). Moreover, the proposed abstract channel can handle the mix of any partial or total order protocols. Integrating perceptual tolerance in our middleware, provides us with a coordination toolkit that performs better than Δ-causality, usually considered the best solutio

Segmentation mutuelle d'objets d'intérêt dans des séquences d'images stéréo multispectrales

Les systèmes de vidéosurveillance automatisés actuellement déployés dans le monde sont encore bien loin de ceux qui sont représentés depuis des années dans les oeuvres de sciencefiction. Une des raisons derrière ce retard de développement est le manque d’outils de bas niveau permettant de traiter les données brutes captées sur le terrain. Le pré-traitement de ces données sert à réduire la quantité d’information qui transige vers des serveurs centralisés, qui eux effectuent l’interprétation complète du contenu visuel capté. L’identification d’objets d’intérêt dans les images brutes à partir de leur mouvement est un exemple de pré-traitement qui peut être réalisé. Toutefois, dans un contexte de vidéosurveillance, une méthode de pré-traitement ne peut généralement pas se fier à un modèle d’apparence ou de forme qui caractérise ces objets, car leur nature exacte n’est pas connue d’avance. Cela complique donc l’élaboration des méthodes de traitement de bas niveau. Dans cette thèse, nous présentons différentes méthodes permettant de détecter et de segmenter des objets d’intérêt à partir de séquences vidéo de manière complètement automatisée. Nous explorons d’abord les approches de segmentation vidéo monoculaire par soustraction d’arrière-plan. Ces approches se basent sur l’idée que l’arrière-plan d’une scène peut être modélisé au fil du temps, et que toute variation importante d’apparence non prédite par le modèle dévoile en fait la présence d’un objet en intrusion. Le principal défi devant être relevé par ce type de méthode est que leur modèle d’arrière-plan doit pouvoir s’adapter aux changements dynamiques des conditions d’observation de la scène. La méthode conçue doit aussi pouvoir rester sensible à l’apparition de nouveaux objets d’intérêt, malgré cette robustesse accrue aux comportements dynamiques prévisibles. Nous proposons deux méthodes introduisant différentes techniques de modélisation qui permettent de mieux caractériser l’apparence de l’arrière-plan sans que le modèle soit affecté par les changements d’illumination, et qui analysent la persistance locale de l’arrière-plan afin de mieux détecter les objets d’intérêt temporairement immobilisés. Nous introduisons aussi de nouveaux mécanismes de rétroaction servant à ajuster les hyperparamètres de nos méthodes en fonction du dynamisme observé de la scène et de la qualité des résultats produits.----------ABSTRACT: The automated video surveillance systems currently deployed around the world are still quite far in terms of capabilities from the ones that have inspired countless science fiction works over the past few years. One of the reasons behind this lag in development is the lack of lowlevel tools that allow raw image data to be processed directly in the field. This preprocessing is used to reduce the amount of information transferred to centralized servers that have to interpret the captured visual content for further use. The identification of objects of interest in raw images based on motion is an example of a reprocessing step that might be required by a large system. However, in a surveillance context, the preprocessing method can seldom rely on an appearance or shape model to recognize these objects since their exact nature cannot be known exactly in advance. This complicates the elaboration of low-level image processing methods. In this thesis, we present different methods that detect and segment objects of interest from video sequences in a fully unsupervised fashion. We first explore monocular video segmentation approaches based on background subtraction. These approaches are based on the idea that the background of an observed scene can be modeled over time, and that any drastic variation in appearance that is not predicted by the model actually reveals the presence of an intruding object. The main challenge that must be met by background subtraction methods is that their model should be able to adapt to dynamic changes in scene conditions. The designed methods must also remain sensitive to the emergence of new objects of interest despite this increased robustness to predictable dynamic scene behaviors. We propose two methods that introduce different modeling techniques to improve background appearance description in an illumination-invariant way, and that analyze local background persistence to improve the detection of temporarily stationary objects. We also introduce new feedback mechanisms used to adjust the hyperparameters of our methods based on the observed dynamics of the scene and the quality of the generated output

Actes des Sixièmes journées nationales du Groupement De Recherche CNRS du Génie de la Programmation et du Logiciel

National audienceCe document contient les actes des Sixièmes journées nationales du Groupement De Recherche CNRS du Génie de la Programmation et du Logiciel (GDR GPL) s'étant déroulées au CNAM à Paris du 11 au 13 juin 2014. Les contributions présentées dans ce document ont été sélectionnées par les différents groupes de travail du GDR. Il s'agit de résumés, de nouvelles versions, de posters et de démonstrations qui correspondent à des travaux qui ont déjà été validés par les comités de programmes d'autres conférences et revues et dont les droits appartiennent exclusivement à leurs auteurs