Modélisation d'un système de perception active biologiquement plausible : conception et analyse d'un système attentionnel

Cette thèse propose une architecture de contrôle neuronale permettant la localisation attentionnelle de cibles dans une image fixe en s'inspirant de données neurobiologiques et psychophysiques. Notre système comporte une extraction parallèle de caractéristiques images et une fusion modulable qui favorise les indices visuels pertinents pour la tâche à accomplir. Dans le cadre d'une application industrielle, nous montrons qu'il est possible d'ajouter au modèle des caractéristiques spécialisées (a priori ou apprises) pour augmenter son efficacité. L'observation du comportement d'un robot contrôlé par ce système attentionnel nous a amené à proposer que la perception se définisse comme un bassin d'attraction comportemental formé par l'apprentissage d'associations sensorimotrices. Nous concluons en nous questionnant sur les caractéristiques importantes que devrait avoir un système de vision.This thesis presents a neural architecture, biologicaly and psychologicaly inspired, which allow the attentional localisation of a target in static images. This system is based on a parallel extraction of image features and on a modulable fusion which selects useful information for the current task. We show, for an industrial application, that it is possible to add specialized features (a priori or learned) to increase its performances. The observation of the behavior of a robot controled by the attentional system leads us to propose that the perception is a behavioral attraction basin build by the learning of sensorimotor associations. We finally conclude by addressing the issue of which caracteristics are essential to a vision system.CERGY PONTOISE-BU Saint-Martin (951272103) / SudocSudocFranceF