Directeur de thèse : Christian JUTTEN
Co-directeur de thèse : Pierre-Olivier AMBLARD
École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)
Spécialité : Signal, image, parole, télécoms
Structure de rattachement : UJF
Établissement d'origine : INP Toulouse - ENSEEIHT
Financement(s) : Contrat doctoral ; Erc ; Sans financement
Date d'entrée en thèse : 01/10/2014
Date de soutenance : 04/04/2018
Composition du jury :
Inbar FIJALKOW, Rapportrice, ENSEA, Université Cergy-Pontoise
Jean-François BERCHER, Rapporteur, ESIEE, Université Paris-Est
Guillaume GINOLHAC, Examinateur, Polytech Annecy-Chambéry
Pierre BORGNAT, Examinateur, CNRS, ENS, Lyon
Christian JUTTEN, Directeur de thèse, Université Grenoble Alpes,
GIPSA-lab
Pierre-Olivier AMBLARD, Co-Directeur de thèse, CNRS, GIPSA-lab
Olivier MICHEL, Co-Directeur de thèse, Grenoble INP, GIPSA-lab
Résumé : Bien que le traitement conjoint des mesures multimodales soit supposé
conduire à de meilleures performances que celles obtenues en exploitant
une seule modalité ou plusieurs modalités indépendamment, il existe des
exemples en littérature qui prouvent que c'est pas toujours vrai. Dans
cette thèse, nous analysons rigoureusement, en termes d'information
mutuelle et d'erreur d'estimation, les différentes situations de
l'analyse multimodale afin de déterminer les conditions conduisant à des
performances optimales.
Dans la première partie, nous considérons le cas simple de deux ou trois
modalités, chacune étant associée à la mesure bruitée d'un signal, avec
des liens entre modalités matérialisés par les corrélations entre les
parties utiles du signal et par les corrélations les bruits. Nous
montrons comment les performances obtenues sont améliorées avec
l'exploitation des liens entre les modalités. Dans la seconde partie,
nous étudions l'impact sur les performances d'erreurs sur les liens
entre modalités. Nous montrons que ces fausses hypothèses dégradent les
performances, qui peuvent alors devenir inférieure à celles atteintes
avec une seule modalité.
Dans le cas général, nous modélisons les multiples modalités comme un
canal gaussien bruité. Nous étendons alors des résultats de la
littérature en considérant l'impact d'erreurs sur les densités de
probabilité du signal et du bruit sur l'information transmise par le
canal. Nous analysons ensuite cette relation dans la cas d'un modèle
simple de deux modalités. Nos résultats montrent en particulier le fait
inattendu qu'une double inadéquation du bruit et du signal peuvent
parfois se compenser et ainsi conduire à de très bonnes performances.