Analyse de mouvements faciaux à partir d'images vidéo

Lors d'une intervention conversationnelle, le langage est supporté par une communication non-verbale qui joue un rôle central dans le comportement social humain en permettant de la rétroaction et en gérant la synchronisation, appuyant ainsi le contenu et la signification du discours. En effet, 55% du message est véhiculé par les expressions faciales, alors que seulement 7% est dû au message linguistique et 38% au paralangage. L'information concernant l'état émotionnel d'une personne est généralement inférée par les attributs faciaux. Cependant, on ne dispose pas vraiment d'instruments de mesure spécifiquement dédiés à ce type de comportements. En vision par ordinateur, on s'intéresse davantage au développement de systèmes d'analyse automatique des expressions faciales prototypiques pour les applications d'interaction homme-machine, d'analyse de vidéos de réunions, de sécurité, et même pour des applications cliniques. Dans la présente recherche, pour appréhender de tels indicateurs observables, nous essayons d'implanter un système capable de construire une source consistante et relativement exhaustive d'informations visuelles, lequel sera capable de distinguer sur un visage les traits et leurs déformations, permettant ainsi de reconnaître la présence ou absence d'une action faciale particulière. Une réflexion sur les techniques recensées nous a amené à explorer deux différentes approches. La première concerne l'aspect apparence dans lequel on se sert de l'orientation des gradients pour dégager une représentation dense des attributs faciaux. Hormis la représentation faciale, la principale difficulté d'un système, qui se veut être général, est la mise en œuvre d'un modèle générique indépendamment de l'identité de la personne, de la géométrie et de la taille des visages. La démarche qu'on propose repose sur l'élaboration d'un référentiel prototypique à partir d'un recalage par SIFT-flow dont on démontre, dans cette thèse, la supériorité par rapport à un alignement conventionnel utilisant la position des yeux. Dans une deuxième approche, on fait appel à un modèle géométrique à travers lequel les primitives faciales sont représentées par un filtrage de Gabor. Motivé par le fait que les expressions faciales sont non seulement ambigües et incohérentes d'une personne à une autre mais aussi dépendantes du contexte lui-même, à travers cette approche, on présente un système personnalisé de reconnaissance d'expressions faciales, dont la performance globale dépend directement de la performance du suivi d'un ensemble de points caractéristiques du visage. Ce suivi est effectué par une forme modifiée d'une technique d'estimation de disparité faisant intervenir la phase de Gabor. Dans cette thèse, on propose une redéfinition de la mesure de confiance et introduisons une procédure itérative et conditionnelle d'estimation du déplacement qui offrent un suivi plus robuste que les méthodes originales.

Le cinéma omnistéréo ou l'art d'avoir des yeux tout le tour de la tête

Cette thèse s'intéresse à des aspects du tournage, de la projection et de la perception du cinéma stéréo panoramique, appelé aussi cinéma omnistéréo. Elle s'inscrit en grande partie dans le domaine de la vision par ordinateur, mais elle touche aussi aux domaines de l'infographie et de la perception visuelle humaine. Le cinéma omnistéréo projette sur des écrans immersifs des vidéos qui fournissent de l'information sur la profondeur de la scène tout autour des spectateurs. Ce type de cinéma comporte des défis liés notamment au tournage de vidéos omnistéréo de scènes dynamiques, à la projection polarisée sur écrans très réfléchissants rendant difficile l'estimation de leur forme par reconstruction active, aux distorsions introduites par l'omnistéréo pouvant fausser la perception des profondeurs de la scène. Notre thèse a tenté de relever ces défis en apportant trois contributions majeures. Premièrement, nous avons développé la toute première méthode de création de vidéos omnistéréo par assemblage d'images pour des mouvements stochastiques et localisés. Nous avons mis au point une expérience psychophysique qui montre l'efficacité de la méthode pour des scènes sans structure isolée, comme des courants d'eau. Nous proposons aussi une méthode de tournage qui ajoute à ces vidéos des mouvements moins contraints, comme ceux d'acteurs. Deuxièmement, nous avons introduit de nouveaux motifs lumineux qui permettent à une caméra et un projecteur de retrouver la forme d'objets susceptibles de produire des interréflexions. Ces motifs sont assez généraux pour reconstruire non seulement les écrans omnistéréo, mais aussi des objets très complexes qui comportent des discontinuités de profondeur du point de vue de la caméra. Troisièmement, nous avons montré que les distorsions omnistéréo sont négligeables pour un spectateur placé au centre d'un écran cylindrique, puisqu'elles se situent à la périphérie du champ visuel où l'acuité devient moins précise.

Reconstruction of the surface of the Sun from stereoscopic images

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Gouvernance cosmopolite à l'ère de la société de l'information

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Analyse des facteurs influençant le choix de programme de résidence des leaders étudiants en médecine du Québec : le rôle des GIMF

Problématique : En dépit de nombreuses initiatives et interventions au cours des dernières années, l’intérêt des étudiants en médecine pour la médecine de famille (MF) demeure inférieur aux attentes des planificateurs de services de santé. Objectifs : Préciser les facteurs qui influencent les leaders étudiants en médecine dans leur choix de programme de résidence en s’intéressant plus spécifiquement aux groupes d’intérêt en médecine de famille (GIMF) et aux moyens d’accroître leur efficacité. Stratégie et devis : Approche synthétique par étude de cas multiples à un seul niveau d’analyse. Recherche descriptive à finalité instrumentale en recherche-action. Participants : Leaders étudiants de trois facultés de médecine du Québec (n=21), sélectionnés par choix raisonné à l’aide d’un sociogramme. Méthode : Groupes de discussion et questionnaire autoadministré. Analyse qualitative assistée par le logiciel N-Vivo. Résultats : Différents facteurs, dont l’existence des GIMF, influencent le choix de carrière des étudiants en médecine. Pour augmenter la capacité des GIMF d’intéresser les étudiants à la MF, on pourrait notamment s’appuyer sur les groupes d’intérêt d’autres spécialités et développer une approche de marketing social auprès des indécis, insistant sur leurs motivations d’ordre émotionnel. Conclusion : Les GIMF peuvent contribuer à la promotion et à la valorisation de la MF chez les étudiants en médecine du Québec. En s’intéressant aux leaders étudiants en médecine et leur influence naturelle sur leurs pairs, il est possible d’accroître l’efficacité des GIMF.

Développement de nouveaux matériaux organométalliques pour des applications dans le domaine de la conversion d’énergie solaire

Dans un contexte où l’approvisionnement énergétique mondial du 21e siècle est un enjeu majeur, le développement de sources d’énergie renouvelables suscite l’attention croissante de la communauté scientifique et industrielle. L’énergie solaire est définitivement l’une des meilleures alternatives aux combustibles fossiles en tant que source d’énergie du monde de demain. Ce mémoire traite donc du développement de nouveaux matériaux organométalliques pour des applications de photorécoltage d’énergie en photovoltaïque et en production d’hydrogène. Le premier chapitre présente la synthèse assistée par microondes de quatre nouveaux complexes de Co(II), Ni(II), Cu(II) et Zn(II) basés sur le ligand tétra-p-méthoxyphényl-azadipyrrométhène (ADPM) avec des rendements variant de 89% à quantitatif. Ces complexes sont mis en relation avec d’autres complexes homoleptiques connus portant le tétraphényl-ADPM comme ligand ainsi qu’avec leurs chélates de BF2+ pour une meilleure compréhension des tendances engendrées par la substitution de l’agent coordonnant et/ou des substituants p-méthoxy. Pour ce faire, le comportement électrochimique et photophysique est présenté. De façon générale, la présence des quatre groupements p-méthoxy semble rendre les dérivés de cet ADPM plus susceptibles à la dégradation électrochimique en conditions d’oxydation et induire un déplacement bathochromique des propriétés optiques d’absorption et d’émission. Les structures rayons X du ligand tétra-p-méthoxyphényl-ADPM et de son complexe homoleptique de Co(II) sont aussi discutées. Cette étude a été effectuée dans l’espoir de fournir des informations utiles sur la stabilité des ADPM aux chercheurs du domaine photovoltaïque en quête de nouveaux chromophores dans le proche infrarouge (NIR). Le deuxième chapitre présente quant à lui les propriétés de senseur envers les anions F-, OAc- et H2PO4- de deux nouveaux complexes neutres de Re(I) de type mono- et dinucléaire basés sur une phénanthroline substituée en position 5 contenant un récepteur thio-urée. Ces composés ont été obtenus dans des rendements de 81% et 60%, respectivement. L’effet de la formation de ponts hydrogène lors de l’ajout d’anions versus la déprotonation du récepteur a été évalué par des titrations UV/Vis et RMN 1H et semble indiquer que la formation de la base conjuguée du récepteur est favorisée pour ce type de système. De plus, la structure rayons X d’un des précurseurs est présentée et permet une discussion sur la chiralité des complexes mono- et dinucléaire obtenus. L’obtention d’un complexe bimétallique par autoassemblage ouvre la voie à la préparation d’antennes moléculaires pour des systèmes de photosynthèse artificielle.

Les apports de la réalité virtuelle et de la vidéo-oculographie à l’évaluation des intérêts sexuels

La pléthysmographie pénienne est reconnue comme la méthode la plus rigoureuse pour l’évaluation des intérêts sexuels. Cet instrument pourrait cependant bénéficier d’amélioration au niveau de sa validité écologique et de sa vulnérabilité aux tentatives de falsification. Cet outil est également confronté aux contraintes éthiques et légales liées à la présentation de stimuli produits à partir de modèle humain pour susciter l’excitation sexuelle. La présente thèse doctorale propose de pallier aux lacunes de la procédure pléthysmographique en la combinant à des stimuli générés par ordinateur présentés en immersion virtuelle et à la vidéo-oculographie. Dans le cadre d’une première étude empirique, il s’agit de déterminer si l’usage de stimuli générés par ordinateur présentés en immersion virtuelle est préférable à la modalité auditive actuellement utilisée. Les réponses érectiles d’agresseurs sexuels d’enfants et d’hommes sans paraphilie connue sont enregistrées et la capacité des deux modalités à produire des profils d’excitation sexuels et des indices de déviance propres aux intérêts sexuels est comparée. Dans le cadre d’une seconde étude expérimentale, les mouvements oculaires sont analysés afin de détecter les tentatives de contrôle volontaire de la réponse érectile lors d’une procédure d’évaluation pléthysmographique. Les réponses érectiles et les mouvements oculaires d’hommes sans dossier judiciaire sont enregistrés lors du visionnement de stimuli sous trois différentes conditions, dont une tâche de suppression de la réponse érectile. Dans l’ensemble, les résultats démontrent que les stimuli générés par ordinateur présentés en immersion virtuelle génèrent des profils d’excitation sexuelle ainsi que des indices de déviance ayant une précision de classification et de discrimination significativement supérieure à la modalité auditive. D’autre part, les résultats soulignent la capacité des mouvements oculaires à identifier une signature oculaire propre à l’utilisation d’une stratégie cognitive d’inhibition de la réponse érectile qui se caractérise notamment par la mise à l’écart du contenu sexuel et le ralentissement global du processus d’exploration visuel. Ce projet de recherche souligne les avantages inhérents à la présentation en immersion virtuelle de stimuli générés par ordinateur ainsi qu’à l’étude des mouvements oculaires lors de l’évaluation pléthysmographique et vient appuyer l’implantation progressive de cette modalité dans les milieux d’évaluations cliniques.

Reconstruction tridimensionnelle pour projection sur surfaces arbitraires.

Ce mémoire s'inscrit dans le domaine de la vision par ordinateur. Elle s'intéresse à la calibration de systèmes de caméras stéréoscopiques, à la mise en correspondance caméra-projecteur, à la reconstruction 3D, à l'alignement photométrique de projecteurs, au maillage de nuages de points, ainsi qu'au paramétrage de surfaces. Réalisé dans le cadre du projet LightTwist du laboratoire Vision3D, elle vise à permettre la projection sur grandes surfaces arbitraires à l'aide de plusieurs projecteurs. Ce genre de projection est souvent utilisé en arts technologiques, en théâtre et en projection architecturale. Dans ce mémoire, on procède au calibrage des caméras, suivi d'une reconstruction 3D par morceaux basée sur une méthode active de mise en correspondance, la lumière non structurée. Après un alignement et un maillage automatisés, on dispose d'un modèle 3D complet de la surface de projection. Ce mémoire introduit ensuite une nouvelle approche pour le paramétrage de modèles 3D basée sur le calcul efficace de distances géodésiques sur des maillages. L'usager n'a qu'à délimiter manuellement le contour de la zone de projection sur le modèle. Le paramétrage final est calculé en utilisant les distances obtenues pour chaque point du modèle. Jusqu'à maintenant, les méthodes existante ne permettaient pas de paramétrer des modèles ayant plus d'un million de points.

Détection de chute à l'aide d'une caméra de profondeur

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée.

Dynamique de recombinaison radiative dans les nanofils InGaN/GaN : étude détaillée de la photoluminescence

Mesures effectuées dans le laboratoire de caractérisation optique des semi-conducteurs du Prof. Richard Leonelli du département de physique de l'université de Montréal. Les nanofils d'InGaN/GaN ont été fournis par le groupe du Prof. Zetian Mi du département de génie électrique et informatique de l'université McGill.

Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting

Ce mémoire est composé de trois articles et présente les résultats de travaux de recherche effectués dans le but d'améliorer les techniques actuelles permettant d'utiliser des données associées à certaines tâches dans le but d'aider à l'entraînement de réseaux de neurones sur une tâche différente. Les deux premiers articles présentent de nouveaux ensembles de données créés pour permettre une meilleure évaluation de ce type de techniques d'apprentissage machine. Le premier article introduit une suite d'ensembles de données pour la tâche de reconnaissance automatique de chiffres écrits à la main. Ces ensembles de données ont été générés à partir d'un ensemble de données déjà existant, MNIST, auquel des nouveaux facteurs de variation ont été ajoutés. Le deuxième article introduit un ensemble de données pour la tâche de reconnaissance automatique d'expressions faciales. Cet ensemble de données est composé d'images de visages qui ont été collectées automatiquement à partir du Web et ensuite étiquetées. Le troisième et dernier article présente deux nouvelles approches, dans le contexte de l'apprentissage multi-tâches, pour tirer avantage de données pour une tâche donnée afin d'améliorer les performances d'un modèle sur une tâche différente. La première approche est une généralisation des neurones Maxout récemment proposées alors que la deuxième consiste en l'application dans un contexte supervisé d'une technique permettant d'inciter des neurones à apprendre des fonctions orthogonales, à l'origine proposée pour utilisation dans un contexte semi-supervisé.

Video-based analysis of Gait pathologies

L’analyse de la marche a émergé comme l’un des domaines médicaux le plus im- portants récemment. Les systèmes à base de marqueurs sont les méthodes les plus fa- vorisées par l’évaluation du mouvement humain et l’analyse de la marche, cependant, ces systèmes nécessitent des équipements et de l’expertise spécifiques et sont lourds, coûteux et difficiles à utiliser. De nombreuses approches récentes basées sur la vision par ordinateur ont été développées pour réduire le coût des systèmes de capture de mou- vement tout en assurant un résultat de haute précision. Dans cette thèse, nous présentons notre nouveau système d’analyse de la démarche à faible coût, qui est composé de deux caméras vidéo monoculaire placées sur le côté gauche et droit d’un tapis roulant. Chaque modèle 2D de la moitié du squelette humain est reconstruit à partir de chaque vue sur la base de la segmentation dynamique de la couleur, l’analyse de la marche est alors effectuée sur ces deux modèles. La validation avec l’état de l’art basée sur la vision du système de capture de mouvement (en utilisant le Microsoft Kinect) et la réalité du ter- rain (avec des marqueurs) a été faite pour démontrer la robustesse et l’efficacité de notre système. L’erreur moyenne de l’estimation du modèle de squelette humain par rapport à la réalité du terrain entre notre méthode vs Kinect est très prometteur: les joints des angles de cuisses (6,29◦ contre 9,68◦), jambes (7,68◦ contre 11,47◦), pieds (6,14◦ contre 13,63◦), la longueur de la foulée (6.14cm rapport de 13.63cm) sont meilleurs et plus stables que ceux de la Kinect, alors que le système peut maintenir une précision assez proche de la Kinect pour les bras (7,29◦ contre 6,12◦), les bras inférieurs (8,33◦ contre 8,04◦), et le torse (8,69◦contre 6,47◦). Basé sur le modèle de squelette obtenu par chaque méthode, nous avons réalisé une étude de symétrie sur différentes articulations (coude, genou et cheville) en utilisant chaque méthode sur trois sujets différents pour voir quelle méthode permet de distinguer plus efficacement la caractéristique symétrie / asymétrie de la marche. Dans notre test, notre système a un angle de genou au maximum de 8,97◦ et 13,86◦ pour des promenades normale et asymétrique respectivement, tandis que la Kinect a donné 10,58◦et 11,94◦. Par rapport à la réalité de terrain, 7,64◦et 14,34◦, notre système a montré une plus grande précision et pouvoir discriminant entre les deux cas.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.

Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle

En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà maintenant près de soixante ans, et pourtant, il est encore de nos jours le sujet d'une recherche active. Récemment, avec l'apprentissage profond, il a en effet permis d'améliorer l'état de l'art dans de nombreux champs d'applications comme la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement des langues naturelles. La quantité toujours grandissante de données disponibles et les améliorations du matériel informatique ont permis de faciliter l'apprentissage de modèles à haute capacité comme les ANNs profonds. Cependant, des difficultés inhérentes à l'entraînement de tels modèles, comme les minima locaux, ont encore un impact important. L'apprentissage profond vise donc à trouver des solutions, en régularisant ou en facilitant l'optimisation. Le pré-entraînnement non-supervisé, ou la technique du ``Dropout'', en sont des exemples. Les deux premiers travaux présentés dans cette thèse suivent cette ligne de recherche. Le premier étudie les problèmes de gradients diminuants/explosants dans les architectures profondes. Il montre que des choix simples, comme la fonction d'activation ou l'initialisation des poids du réseaux, ont une grande influence. Nous proposons l'initialisation normalisée pour faciliter l'apprentissage. Le second se focalise sur le choix de la fonction d'activation et présente le rectifieur, ou unité rectificatrice linéaire. Cette étude a été la première à mettre l'accent sur les fonctions d'activations linéaires par morceaux pour les réseaux de neurones profonds en apprentissage supervisé. Aujourd'hui, ce type de fonction d'activation est une composante essentielle des réseaux de neurones profonds. Les deux derniers travaux présentés se concentrent sur les applications des ANNs en traitement des langues naturelles. Le premier aborde le sujet de l'adaptation de domaine pour l'analyse de sentiment, en utilisant des Auto-Encodeurs Débruitants. Celui-ci est encore l'état de l'art de nos jours. Le second traite de l'apprentissage de données multi-relationnelles avec un modèle à base d'énergie, pouvant être utilisé pour la tâche de désambiguation de sens.

Enhancing well-being in Iranian residential dwellings by exploring traditional techniques for using daylight in Iranian courtyard houses

Dans les dernières décennies, les changements morphologiques des maisons iraniennes, l’arrivage de l'éclairage artificiel et le manque de connaissance suffisante de la valeur de la lumière du jour pour le bien-être des occupants ont résulté une diminution de l'utilisation de la lumière du jour dans les habitations iraniennes contemporaines. En conséquence, le niveau du bien-être des occupants a décru ce qui peut être corrélée avec la diminution de l'utilisation de la lumière du jour. Considérant l'architecture traditionnelle iranienne et l'importance de la lumière du jour dans les habitations traditionnelles, cette recherche étudie l’utilisation de la lumière du jour dans les habitations traditionnelles et explore comment extrapoler ces techniques dans les maisons contemporaines pourrait augmenter l'utilisation de la lumière du jour et par conséquence améliorer le bien-être des occupants. Une revue de littérature, une enquête des experts iraniens et une étude de cas des maisons à cour traditionnelles à la ville de Kashan ont permis de recueillir les données nécessaires pour cette recherche. De par le contexte de recherche, la ville de Kashan a été choisie particulièrement grâce à sa texture historique intacte. L’analyse de la lumière du jour a été faite par un logiciel de simulation pour trois maisons à cour de la ville de Kashan ayant les mêmes caractéristiques de salon d’hiver. Cette étude se concentre sur l’analyse de la lumière du jour dans les salons d'hiver du fait de la priorité obtenue de l'enquête des experts et de la revue de littérature. Les résultats de cette recherche montrent que l’extrapolation des techniques traditionnelles de l'utilisation de lumière du jour dans les habitations modernes peut être considéré comme une option de conception alternative. Cette dernière peut optimiser l'utilisation de lumière du jour et par conséquence améliorer le bien-être des occupants. L'approche utilisée dans cette recherche a fourni une occasion d’étudier l'architecture du passé et d’évaluer plus précisément son importance. Cette recherche contribue ainsi à définir un modèle en tirant les leçons du passé pour résoudre les problèmes actuels.