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[hdrcouchot.git] / intro.tex

diff --git a/intro.tex b/intro.tex
index 23fb30400bb8d167467ada0c74bac0a20e3eb0b1..186faeaf30dc407757d00d01a33a22e8450d467a 100644 (file)
--- a/intro.tex
+++ b/intro.tex
@@ -4,7 +4,7 @@
 Les informations traitées par un ordinateur ne sont, \textit{in fine},
 que discrètes: les flottants (sur un nombre fini de bits) sont une
 interprétation des réels, les \textit{longs} une interprétation finie
 Les informations traitées par un ordinateur ne sont, \textit{in fine},
 que discrètes: les flottants (sur un nombre fini de bits) sont une
 interprétation des réels, les \textit{longs} une interprétation finie

-des entiers\ldots.
+des entiers\ldots

 Les phénomènes physiques ou naturels peuvent aussi être modélisés par des
 approches discrètes:
 il n'est parfois pas nécessaire de suivre exactement tous les états par
 Les phénomènes physiques ou naturels peuvent aussi être modélisés par des
 approches discrètes:
 il n'est parfois pas nécessaire de suivre exactement tous les états par


@@ -23,8 +23,8 @@ Ces réseaux particuliers sont qualifiés de \emph{réseaux booléens}.
 
 
 Soit ${\mathsf{N}}$ un entier naturel représentant le nombre 
 
 
 Soit ${\mathsf{N}}$ un entier naturel représentant le nombre 

-d'éléments étudiés (le nombre bits qu'un générateur veut engendrer,
-le nombre de pixel que l'on veut modifier\ldots) un réseau booléen  est 
+d'éléments étudiés (le nombre de bits qu'un générateur veut engendrer,
+le nombre de pixels que l'on veut modifier\ldots) un réseau booléen  est 

 défini à partir d'une fonction booléenne $f:\Bool^{\mathsf{N}}\to\Bool^{\mathsf{N}}$
 et un mode de  mise à jour.
 A chaque étape, on peut intuitivement ne modifier qu'une partie des
 défini à partir d'une fonction booléenne $f:\Bool^{\mathsf{N}}\to\Bool^{\mathsf{N}}$
 et un mode de  mise à jour.
 A chaque étape, on peut intuitivement ne modifier qu'une partie des


@@ -33,10 +33,10 @@ En fonction des éléments qui sont susceptibles d'être modifiés à chaque ét
 on peut se poser les questions de savoir si le réseau atteint un point fixe (et qu'il peut donc converger) ou 
 s'il possède des attracteurs cycliques (et qu'il diverge donc).
 
 on peut se poser les questions de savoir si le réseau atteint un point fixe (et qu'il peut donc converger) ou 
 s'il possède des attracteurs cycliques (et qu'il diverge donc).
 

-Détecter la convergence ou son contraire  peut se faire \textit{ a priori} dans
-certain cas. En effet, de nombreux travaux ont énoncé des conditions 
+Détecter la convergence ou son contraire  peut se faire \textit{a priori} dans
+certains cas. En effet, de nombreux travaux ont énoncé des conditions 

 suffisantes sur les réseaux booléens garantissant leur convergence
 suffisantes sur les réseaux booléens garantissant leur convergence

-ou leur divergence . Lorsqu'aucune d'entre elle ne s'applique, on peut penser
+ou leur divergence. Lorsqu'aucune d'entre elles ne s'applique, on peut penser

 à étendre ces résultats théoriques et compléter ceci par des simulations.
 Lorsque la convergence est pratiquement observée, il reste à vérifier que
 celle-ci est indépendante  du choix des parties à modifier, par exemple.
 à étendre ces résultats théoriques et compléter ceci par des simulations.
 Lorsque la convergence est pratiquement observée, il reste à vérifier que
 celle-ci est indépendante  du choix des parties à modifier, par exemple.


@@ -46,12 +46,13 @@ simulation a été prouvée comme exhaustive.
 Une fonction qui admet un attracteur cyclique égal à l'ensemble
 des sommets diverge. Admet-il cependant un comportement chaotique?
 Les théories mathématiques du chaos ont énoncé des critères permettant
 Une fonction qui admet un attracteur cyclique égal à l'ensemble
 des sommets diverge. Admet-il cependant un comportement chaotique?
 Les théories mathématiques du chaos ont énoncé des critères permettant

-de décider si une fonction est chaotique ou non, et plus récemment
-si certains réseaux booléens étaient l'étaient. Se pose légitimement
-la question de savoir si cette caractérisation s'étend quelque soient
+de décider si le comportement d'une fonction est chaotique
+ou non, et plus récemment
+si certains réseaux booléens l'étaient. Se pose légitimement
+la question de savoir si cette caractérisation s'étend quels que soient

 les parties modifiées à chaque étape. Naturellement, ceci n'a un sens
 pratique que si le nombre de réseaux booléens qui possèdent cette
 les parties modifiées à chaque étape. Naturellement, ceci n'a un sens
 pratique que si le nombre de réseaux booléens qui possèdent cette

-caractéristique est suffisamment grand et que l'on sache engendrer
+caractéristique est suffisamment grand et que l'on sait engendrer

 algorithmiquement de tels réseaux.
 
 Les liens entre chaos et aléas sont certes intuitifs, mais sont-ils suffisants
 algorithmiquement de tels réseaux.
 
 Les liens entre chaos et aléas sont certes intuitifs, mais sont-ils suffisants


@@ -68,21 +69,22 @@ d'effectuer pour s'approcher suffisamment de celle-ci?
 
 Les liens entre chaos et marquage d'information sont aussi faciles à établir:
 de tout média marqué même attaqué, la marque doit pouvoir être extraite.
 
 Les liens entre chaos et marquage d'information sont aussi faciles à établir:
 de tout média marqué même attaqué, la marque doit pouvoir être extraite.

-Cette propriété du marquage est proche en effet de celle de régularité des opérateurs chaotique. Il est alors naturel d'envisager exploiter les
+Cette propriété du marquage est proche en effet de celle de régularité 
+des opérateurs chaotiques. Il est alors naturel d'envisager exploiter les

 fonctions chaotiques extraites dans ce contexte et donc de modifier
 certains bits d'un média pour y insérer de l'information: la marque.
 
 
 fonctions chaotiques extraites dans ce contexte et donc de modifier
 certains bits d'un média pour y insérer de l'information: la marque.
 
 

-Les compétences acquise dans l'étude des algorithme d'insertion d'une marque
+Les compétences acquises dans l'étude des algorithmes d'insertion d'une marque

 dans une image nous permettent aussi d'adresser le problème d'insérer un message dans une image. Cependant, il s'agit de privilégier
 cette fois l'imperceptibilité et non plus la robustesse. Ainsi, tandis que
 l'idée principale était d'étaler le message sur un ensemble conséquent
 dans une image nous permettent aussi d'adresser le problème d'insérer un message dans une image. Cependant, il s'agit de privilégier
 cette fois l'imperceptibilité et non plus la robustesse. Ainsi, tandis que
 l'idée principale était d'étaler le message sur un ensemble conséquent

-de pixels pour adresser la robustesse, il s'agit ici de sélectionner finement
+de pixels pour garantir la robustesse, il s'agit ici de sélectionner finement

 ceux dont les modifications seraient le moins perceptibles possible.
 On pense immédiatement à insérer ces messages dans les pixels
 contenant les zones les plus perturbées.
 ceux dont les modifications seraient le moins perceptibles possible.
 On pense immédiatement à insérer ces messages dans les pixels
 contenant les zones les plus perturbées.

-Les outils mathématiques d'analyse permettant d'identifier les lignes niveaux
-pour ensuite voir lesquelles sont les moins régulières, les plus perturbées
+Les outils mathématiques d'analyse permettant d'identifier les lignes de niveaux
+pour ensuite voir lesquelles sont les moins régulières (les plus perturbées)

 sont le gradient et la matrice Hessienne.
 Cependant, ces modèles d'analyse  ne sont définis que pour des fonctions de $\R^n$ dans $\R$.
 Se pose alors la question sur la possibilité de les adapter au cadre discret 
 sont le gradient et la matrice Hessienne.
 Cependant, ces modèles d'analyse  ne sont définis que pour des fonctions de $\R^n$ dans $\R$.
 Se pose alors la question sur la possibilité de les adapter au cadre discret 


@@ -96,7 +98,7 @@ Ce mémoire est organisé en quatre parties.
 La première partie sur les réseaux discrets.
 Dans celle-ci, le chapitre~\ref{chap:sdd} formalise la notion de réseaux booléens
 et leurs modes opératoires. On y définit notamment un nouveau mode opératoire
 La première partie sur les réseaux discrets.
 Dans celle-ci, le chapitre~\ref{chap:sdd} formalise la notion de réseaux booléens
 et leurs modes opératoires. On y définit notamment un nouveau mode opératoire

-combinant convergence et rapidité de convergence. Les résultats de convergence suffisants à la compréhension de ce mémoire y sont rappelés et ceux relatifs à ce nouveau mode y sont prouvés.
+assurant la convergence et ce en un temps réduit. Les résultats de convergence suffisants à la compréhension de ce mémoire y sont rappelés et ceux relatifs à ce nouveau mode y sont prouvés.

 
 Le chapitre~\ref{chap:promela} montre comment nous avons développé une démarche
 de preuve automatique de convergence de réseaux discrets. La démarche  est
 
 Le chapitre~\ref{chap:promela} montre comment nous avons développé une démarche
 de preuve automatique de convergence de réseaux discrets. La démarche  est


@@ -112,7 +114,7 @@ démontré, propose un algorithme permettant de générer des fonctions posséda
 cette caractéristique.
 
 Les itérations unaires de telles fonctions étant chaotiques, nous avons étudié
 cette caractéristique.
 
 Les itérations unaires de telles fonctions étant chaotiques, nous avons étudié

-au chapitre~\ref{chp:ANN} la possibilité de les faire apprendre par un réseau de neurones, particulièrement un perceptron multi-couches.
+au chapitre~\ref{chp:ANN} la possibilité de les faire apprendre par un réseau de neurones, plus précisement par un perceptron multi-couches.

 
 Le titre de la troisième partie donne une idée de la conclusion de
 cette étude puisqu'on y étudie une famille PRNG construite à partir de fonctions 
 
 Le titre de la troisième partie donne une idée de la conclusion de
 cette étude puisqu'on y étudie une famille PRNG construite à partir de fonctions 


@@ -121,18 +123,18 @@ Plus précisément, le chapitre~\ref{chap:PRNG:chao} caractérise les PRNG
 construits à partir de réseaux booléens qui sont chaotiques en donnant
 des conditions suffisantes sur la fonction à itérer.
 Le chapitre~\ref{chap:PRNG:gray} s'intéresse donc à générer
 construits à partir de réseaux booléens qui sont chaotiques en donnant
 des conditions suffisantes sur la fonction à itérer.
 Le chapitre~\ref{chap:PRNG:gray} s'intéresse donc à générer

-ce type de fonction de manière autrement plus efficaces qu'à partir de
+ce type de fonction de manière autrement plus efficace qu'à partir de

 la méthode décrite au chapitre~\ref{chap:carachaos}. On y présente aussi un
 majorant du nombre d'itérations à effectuer pour obtenir une distribution
 uniforme.
 
 Comme annoncé dans les motivations à ce travail, les itérations chaotiques
 la méthode décrite au chapitre~\ref{chap:carachaos}. On y présente aussi un
 majorant du nombre d'itérations à effectuer pour obtenir une distribution
 uniforme.
 
 Comme annoncé dans les motivations à ce travail, les itérations chaotiques

-peuvent s'appliquer à marquage de média et plus généralement
+peuvent s'appliquer au marquage de média et plus généralement

 au masquage d'information. C'est l'objectif de la quatrième partie.
 
 Dans le premier chapitre de celle-ci (chapitre~\ref{chap:watermarking}), nous
 formalisons le processus de marquage d'information. Grâce à cette formalisation,
 au masquage d'information. C'est l'objectif de la quatrième partie.
 
 Dans le premier chapitre de celle-ci (chapitre~\ref{chap:watermarking}), nous
 formalisons le processus de marquage d'information. Grâce à cette formalisation,

-nous pouvons étudier des propriétés de stego securité et chaos sécurité.
+nous pouvons étudier des propriétés de stégo-securité et chaos-sécurité.

 
 Les deux chapitres suivants (chapitre~\ref{chap:watermarking:pdf} et
 chapitre~\ref{chap:stabylo}) sont une parenthèse
 
 Les deux chapitres suivants (chapitre~\ref{chap:watermarking:pdf} et
 chapitre~\ref{chap:stabylo}) sont une parenthèse


@@ -148,10 +150,10 @@ de niveau les moins régulières.
 
 Une conclusion et des perspectives sont données en dernière partie.
 
 
 Une conclusion et des perspectives sont données en dernière partie.
 

-\section*{Publications issues des travaux de recherche post doctorale}
+\section*{Publications en tant qu'enseignant-chercheur}

 Le tableau de la figure~\ref{fig:bilan} donné 
 Le tableau de la figure~\ref{fig:bilan} donné 

-ci dessous synthétise les références auxquelles j'ai participées 
-depusi que je suis au DISC.
+ci dessous synthétise les références auxquelles j'ai participé 
+depuis  mon intégration en tant qu'enseignant chercheur.

 
 \begin{figure}[h]
 \begin{center}
 
 \begin{figure}[h]
 \begin{center}


@@ -177,13 +179,13 @@ depusi que je suis au DISC.
 % conf inter
 
 
 % conf inter
 
 

-\cite{bcg11b:ip,acgs13:onp,BCVC10:ir,chgw+14:onp,Cou10:ir}
+\cite{bcg11b:ip,acgs13:onp,chgw+14:onp}

 
 
 \\ %\hline  
 
 %journaux
 
 
 \\ %\hline  
 
 %journaux

-
+\cite{ccgh16}

 &
 % conf inter
 \cite{bcgr11:ip,bcgw11:ip,cds12:ip,chgw+14:oip,fccg15:ip}
 &
 % conf inter
 \cite{bcgr11:ip,bcgw11:ip,cds12:ip,chgw+14:oip,fccg15:ip}


@@ -195,7 +197,7 @@ depusi que je suis au DISC.
 
 &
 % conf inter
 
 &
 % conf inter

-\cite{accfg15:ip,ccfg16:ip,kcm16:ip}
+\cite{accfg15:ip,DBLP:conf/secrypt/MohammedCG16,ccfg16:ip,kcm16:ip}