The work conducted in this thesis can be summarized into four main steps.Firstly, we proposed a multi-level body movement notation system that allows the description ofexpressive body movement across various body actions. Secondly, we collected a new databaseof emotional body expression in daily actions. This database constitutes a large repository of bodilyexpression of emotions including the expression of 8 emotions in 7 actions, combining video andmotion capture recordings and resulting in more than 8000 sequences of expressive behaviors.Thirdly, we explored the classification of emotions based on our multi-level body movement notationsystem. Random Forest approach is used for this purpose. The advantage of using RandomForest approach in our work is double-fold : 1) reliability of the classification model and 2) possibilityto select a subset of relevant features based on their relevance measures. We also comparedthe automatic classification of emotions with human perception of emotions expressed in differentactions. Finally, we extracted the most relevant features that capture the expressive content of themotion based on the relevance measure of features returned by the Random Forest model. Weused this subset of features to explore the characterization of emotional body expression acrossdifferent actions. A Decision Tree model was used for this purpose.Ce travail de thèse peut être résumé en quatre étapes principales. Premièrement, nousavons proposé un système d’annotation multi-niveaux pour décrire le mouvement corporel expressif dansdifférentes actions. Deuxièmement, nous avons enregistré une base de données de l’expression corporelledes émotions dans des actions quotidiennes. Cette base de données constitue un large corpus de comportementsexpressifs considérant l’expression de 8 émotions dans 7 actions quotidiennes, combinant à la fois lesdonnées audio-visuelle et les données de capture de mouvement et donnant lieu à plus que 8000 séquencesde mouvement expressifs. Troisièmement, nous avons exploré la classification des émotions en se basantsur notre système d’annotation multi-niveaux. L’approche des forêts aléatoires est utilisée pour cette fin. L’utilisationdes forêts aléatoires dans notre travail a un double objectif : 1) la fiabilité du modèle de classification,et 2) la possibilité de sélectionner un sous-ensemble de paramètres pertinents en se basant sur la mesured’importance retournée par le modèle. Nous avons aussi comparé la classification automatique des émotionsavec la perception humaine des émotions exprimées dans différentes actions. Finalement, nous avonsextrait les paramètres les plus pertinents qui retiennent l’expressivité du mouvement en se basant sur la mesured’importance retournée par le modèle des forêts aléatoires. Nous avons utilisé ce sous-ensemble deparamètres pour explorer la caractérisation de l’expression corporelle des émotions dans différentes actionsquotidiennes. Un modèle d’arbre de décision a été utilisé pour cette fin
