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Non-contact physiological measurements are highlydesirable in many biomedical fields such asdiagnosis of infants, geriartic patients, patients withextreme physical trauma, and fitness and well-being.Remote photoplethysmography is increasingly beingused for non-contact measurement of heart rate fromvideos which is one of the most common biomedicalproperty required for most medical diagnosis. Oneof the common techniques for performing remotephotoplethysmography involves using Blind SourceSeparation (BSS) methods to extract the cardiacsignal from video data.In this context, the objective of this thesis is todevelop different methods in the field of extractionand separation of sources by improving upontraditional BSS methods. These novel semiblindsource extraction methods are integratedwith biophysical constraints, and applied tothe application of remote photoplethysmographymeasurement. In addition, one of these methodsis extended to measure the spatial distribution ofphotoplethysmographic signals of the skin.Remote photoplethysmography aims to measurebiophysical parameters such as heart rate and heartrate variability by quantifying the periodic changes inskin color due to the rhythmic beating of the heart.These changes manifest in the image data obtainedfrom simple video cameras, which is processedto generate a temporal signal representing thecardiac signal. We have improved existing methodsby incorporating the ubiquitous property of quasiperiodicityof biophysical signals such as cardiac andneurological signals. Quasi-periodic signals havehigher autocorrelation than non-periodic signals.This observation was combined with independentcomponent analysis techniques and GeneralizedEigenvalue Decomposition (GEVD) to develop semiblindsource extraction methods., De nombreuses applications pourraient bénéficierde la mesure de paramètres physiologiques sanscontact. On peut citer par exemple le suivi deconstantes vitales en milieu hospitalier, en particulierchez les nourrissons, les personnes âgées oules patients souffrant de traumatismes physiquesextrêmes, mais également dans le cadre du sportet du bien-être. La photopléthysmographie sanscontact est de plus en plus utilisée pour la mesurede la fréquence cardiaque à partir de vidéos. Lesvariations périodiques de la couleur de la peau, duesaux battements cardiaques, sont quantifiées pourgénérer un signal temporel à partir des séquencesd’images obtenues par les caméras vidéo.Une des techniques les plus courantes dephotopléthysmographie sans contact consiste àutiliser des méthodes de séparation aveugles desources pour extraire le signal cardiaque desdonnées vidéo. Dans ce contexte, l’objectifde cette thèse est de développer différentesméthodes dans le domaine de l’extraction et de laséparation des sources améliorant les méthodesaveugles traditionnelles telles que l’Analyse enComposantes Indépendantes. Ces nouvellesméthodes d’extraction de sources semi-aveugleincorporent des contraintes biophysiques et sontappliquées au domaine de photopléthysmographiesans contact. Nous avons utilisé par exempleles propriétés de quasi-périodicité, communesà beaucoup de signaux biomédicaux, et dechrominance liée aux caractéristiques optiquesde la peau comme information a priori pourguider les techniques de séparation de sources.De plus, ces méthodes ont été étendues pourégalement mesurer la distribution spatiale dessignaux photopléthysmographiques.