Dans le contexte de la reconnaissance de formes et de la recherche d’un objet par similarité, les caractéristiques de forme sont des outils puissants, car étant fortement liées à l'objet. Dans cette thèse, nous proposons trois nouveaux descripteurs de forme : l'une basée sur la différence de surfaces et contrôlée par ajustement d'échelle (SCAD), l'un basé sur les surfaces partielles normalisées (NPAV) en nous appuyant sur deux théorèmes que nous avons proposés et démontrés. Ces descripteurs ont, tous les deux, la propriété d'invariance aux transformations affines. Si l'approche SCAD s'avère plus compact que NPAV, cette dernière présente des performances meilleures. La dernière approche proposée est la description par "contexte des cordes" et décrit un objet par le biais de la distribution des longueurs de cordes selon une orientation. Ce descripteur est insensible à la translation, à la rotation et au changement d'échelle et de plus s’avère robuste aux faibles occultations, aux déformations élastiques et au bruit. Ces nouveaux descripteurs de forme proposés sont issus d'une recherche et d'études menées sur une quarantaine de techniques de la littérature. Toutes ces techniques sont classées selon leurs approches de traitement pour faciliter le choix du traitement approprié.

For object recognition and similarity retrieval, object shape features are powerful since they are strongly linked to the object. This thesis develops three new shape descriptors: scale-controlled area-difference shape descriptor (SCAD), normalized partial area vector (NPAV) and chord context descriptor. SCAD and NPAV are based on iso-area normalization (IAN). SCAD is a vector whose elements are the area differences between the main corresponding segments of original contour and its filtered version. NPAV is an affine invariant descriptor based on two proposed theorems taking partial areas into consideration. Both SCAD and NPAV have the good property of affine invariance. The SCAD is more compact than the NPAV but the performance of NPAV is much better than that of SCAD. Chord context describes a frequency distribution of chord lengths with different orientations. It is shown to be unaffected by shape translation, rotation and scaling; it is also robust to minor occultation, non-rigid deformations and corruption due to noise. These new proposed shape descriptors are based on the extensive investigation and study of about forty existing techniques. Unlike the traditional classification, all these techniques are classified by their processing approaches: in such way, one can easily select the appropriate processing approach.