Détection de la présence humaine et évaluation de la qualité du sommeil en établissement d’hébergement pour personnes âgées dépendantes (EHPAD)

In France, in Europe and worldwide, the aging population is a reality. Some of these elderly people lose their autonomy as they are no longer able to manage alone the tasks of daily life. The societal issue is therefore to ensure a level of well-being and safety of these persons, consistent with changes in living standards, customs and modern habits. The research areas related to the problems of elderly people at home are showing great dynamism, while the nursing home, which remains the solution for cases of high dependence, is somewhat neglected. Nevertheless, staff shortages combined with rising costs and residents’ demands offer an opportunity for innovative ICT-based solutions. The work presented here was performed, in the context of a CIFRE doctoral thesis, within the Legrand research team and at the physics and electronics department of Mines-Telecom SudParis at Evry. The subject and project aim was twofold: firstly, designing a new sensor which will be incorporated in the electrical installation of the patient’s living space, and secondly, a multi-sensor merger to monitor the activity of the resident in order to enable real-time reporting of situations requiring the caregiver’s intervention or to detect slow drifts whose interpretation will be the responsibility of the medical staff. The work carried out for the purpose of this thesis has been included partially in the FUI 14 project whose propose is precisely the “supervision of residents in the nursing home”. The present paper is structured in such a way as to introduce the background of the work and the approach taken to perform it. The context and needs identified for monitoring of nursing home residents are also introduced. We begin by describing existing monitoring systems and the technical methods used to detect emergency situations. We end the first part (chapter 1) of this paper by specifying the major problem encountered when testing existing monitoring systems based on ambient sensors: namely how to detect the presence of an immobile and silent person in the room. Using an existing pyro-electric infrared sensors network installation in a nursing home, the next section proposes an original solution for detecting human presence in a room and also for differentiating between the presence of one and the presence of more than one person (chapter 2). Chapter 3 presents a new sensor integrated into the electrical installation of the patient’s living space. Here, we introduce a thermopile based thermal sensor in order to detect the presence of a person in his/her living space. In this work we restrict the use of this sensor to detecting the presence of the person in bed (chapter 4). The estimation of sleep quality which represents the original dimension of our work is presented in chapter 5. Differentiation between different phases of sleep is based on unsupervised classification approaches. Our project opens up encouraging prospects for the use of this type of sensor for relatively fine characterization of different kinds of sleepEn France, en Europe et dans le monde entier, le vieillissement de la population est une réalité. Une partie de cette population âgée est dite dépendante car elle n’est plus en mesure d’assumer seule les tâches de la vie quotidienne. L’enjeu sociétal est alors de garantir un niveau de bien-être et de sécurité à ces personnes, compatible avec l’évolution du niveau de vie et des usages et habitudes ‘modernes’. Très logiquement, les domaines de recherche liés à la problématique des personnes âgées à domicile font preuve d’un grand dynamisme, alors que la maison de retraite, qui reste la solution pour la grande dépendance, a été un peu délaissée. Néanmoins, la pénurie de personnel conjuguée à l’augmentation des coûts et des exigences des résidents offre une opportunité à des solutions innovantes basées sur les TIC. Les travaux de cette thèse de doctorat sous convention CIFRE se sont déroulés dans ce contexte au sein de l’équipe de recherche de Legrand et du département d’Electronique et Physique de Télécom SudParis à Evry. Le sujet concerne la conception d’un nouveau capteur (non-porté) intégrant l’installation électrique du lieu de vie du patient ainsi que la fusion avec d’autres capteurs de l’infrastructure afin de suivre l’activité du résident et, le cas échéant, soit signaler en temps réel des situations nécessitant le recours d’un aidant, soit identifier des dérives lentes dont l’interprétation sera du ressort du personnel médical. Les travaux de la thèse ont été en partie intégrés au projet FUI14 « E-monitor’âge » dont l’objectif est précisément la « supervision » des résidents. Ce mémoire est structuré de manière à présenter l’historique de ces travaux et la démarche opérée pour leur réalisation. Nous introduisons le contexte et les besoins identifiés pour le suivi des personnes âgées dans les maisons de retraites. Nous faisons un point sur les systèmes de supervision/monitoring existants et nous présentons les méthodes et les techniques de détection de situations d’urgence. Nous terminons cette partie du mémoire (chapitre 1) par la spécification du problème majeur rencontré par ces systèmes de supervision qui est celui de la détection de présence d’une personne. En s’appuyant sur la technologie des capteurs pyro-électriques, la partie suivante propose une solution originale de traitement de signal pour la détection d’une présence humaine dans une chambre voire la détection de présence de plusieurs personnes à la fois (chapitre 2). Le chapitre 3 introduit ensuite un capteur thermique à base de thermopiles afin de détecter la présence d’une personne dans son lit, ce que ne permet pas la technologie pyro-électrique qui ne détecte pas un corps chaud immobile. Dans cette partie nous limitons l’utilisation de ce capteur à la détection de la présence de la personne dans son lit (chapitre 4) voire à l’estimation de la qualité de son sommeil qui constitue d’une part l’originalité de nos travaux s’appuyant sur des approches de classification non-supervisée, et qui ouvre des perspectives encourageantes quant à l’utilisation de ce capteur pour caractériser relativement finement le type de sommeil d’autre part (chapitre 5

Writer identification and verification in handwritten documents

In this communication we apply an Information Retrieval model for the writer identification task. Queries are handwreitten document images projected on a suitable feature set. The handwritten document database is indexed according to the vector space model originaly used for textual information. The approach uses both the image and textual description of handwritten documents. Identified documents are then processed by the verification stage. We use a mutual information criterion so as to verify that each identified document can have been written by the writer of the query. Decision operates using an hypothesis test. The approcah is evaluated on two different database and proves to be robust to the variability of handwriting. Perspectives are oriented towards the use of large handwritten document databaseDans cette communication, nous appliquons un modèle de recherche d’information pour la tâche d’identification du scripteur. Les requêtes sont des images de documents qui sont tout d’abord projetées dans un espace de caractéristiques. La base de documents manuscrits est indexée selon le principe du modèle vectoriel de recherche d’information textuelle. L’approche exploite donc à la fois la représentation mixte image et textuelle spécifique d’un document manuscrit. Les documents identifiés à l’issue de cette étape font ensuite l’objet d’une analyse complémentaire pour vérifier les hypothèses émises. Nous proposons d’utiliser un critère d’information mutuelle pour vérifier que chacun des documents identifiés peut avoir été produit par le scripteur de la requête. Nous utilisons un test d’hypothèse à cet effet. L’approche est testée sur deux bases d’écritures différentes et montre une grande robustesse aux différentes écritures. L’approche semble donc très intéressante pour des applications à plus grande échelle nécessitant d’interroger des bases de documents manuscrits

Méthodes probabilistes basées sur les mots visuels pour la reconnaissance de lieux sémantiques par un robot mobile.

Les êtres humains définissent naturellement leur espace quotidien en unités discrètes. Par exemple, nous sommes capables d'identifier le lieu où nous sommes (e.g. le bureau 205) et sa catégorie (i.e. un bureau), sur la base de leur seule apparence visuelle. Les travaux récents en reconnaissance de lieux sémantiques, visent à doter les robots de capacités similaires. Ces unités, appelées "lieux sémantiques", sont caractérisées par une extension spatiale et une unité fonctionnelle, ce qui distingue ce domaine des travaux habituels en cartographie. Nous présentons nos travaux dans le domaine de la reconnaissance de lieux sémantiques. Ces derniers ont plusieurs originalités par rapport à l'état de l'art. Premièrement, ils combinent la caractérisation globale d'une image, intéressante car elle permet de s'affranchir des variations locales de l'apparence des lieux, et les méthodes basées sur les mots visuels, qui reposent sur la classification non-supervisée de descripteurs locaux. Deuxièmement, et de manière intimement reliée, ils tirent parti du flux d'images fourni par le robot en utilisant des méthodes bayésiennes d'intégration temporelle. Dans un premier modèle, nous ne tenons pas compte de l'ordre des images. Le mécanisme d'intégration est donc particulièrement simple mais montre des difficultés à repérer les changements de lieux. Nous élaborons donc plusieurs mécanismes de détection des transitions entre lieux qui ne nécessitent pas d'apprentissage supplémentaire. Une deuxième version enrichit le formalisme classique du filtrage bayésien en utilisant l'ordre local d'apparition des images. Nous comparons nos méthodes à l'état de l'art sur des tâches de reconnaissance d'instances et de catégorisation, en utilisant plusieurs bases de données. Nous étudions l'influence des paramètres sur les performances et comparons les différents types de codage employés sur une même base.Ces expériences montrent que nos méthodes sont supérieures à l'état de l'art, en particulier sur les tâches de catégorisation.Human beings naturally organize their space as composed of discrete units. Those units, called "semantic places", are characterized by their spatial extend and their functional unity. Moreover, we are able to quickly recognize a given place (e.g. office 205) and its category (i.e. an office), solely on their visual appearance. Recent works in semantic place recognition seek to endow the robot with similar capabilities. Contrary to classical localization and mapping work, this problem is usually tackled as a supervised learning problem. Our contributions are two fold. First, we combine global image characterization, which captures the global organization of the image, and visual words methods which are usually based unsupervised classification of local signatures. Our second but closely related, contribution is to use several images for recognition by using Bayesian methods for temporal integration. Our first model don't use the natural temporal ordering of images. Temporal integration is very simple but has difficulties when the robot moves from one place to another.We thus develop several mechanisms to detect place transitions. Those mechanisms are simple and don't require additional learning. A second model augment the classical Bayesian filtering approach by using the local order among images. We compare our methods to state-of-the-art algorithms on place recognition and place categorization tasks.We study the influence of system parameters and compare the different global characterization methods on the same dataset. These experiments show that our approach while being simple leads to better results especially on the place categorization task.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Étude probabiliste et statistique de quelques modèles principalement issus d'applications industrielles

La première partie de ce mémoire porte sur l'étude de modèles en fiabilité, essentiellement des modèles de dégradation pour un composant ou un système, mais également des modèles de durées de vie. On s'intéresse tant à l'étude des propriétés probabilistes de ces modèles qu'à des problèmes d'estimation et qu'à l'optimisation d'une politique de remplacement ou de maintenance. Les mesures de dégradation peuvent être soit qualitatives soit quantitatives. Dans le premier cas, on utilise alors des modèles multi-états. Différents modèles de ce type sont étudiés au chapitre 2 de ce mémoire. Dans le second cas, la dégradation est modélisée à l'aide de processus de Lévy (homogène ou non). Des questions de nature probabiliste ou statistique sont étudiées au chapitre 3 pour quelques modèles de ce type. Aux chapitres 4 et 5, on étudie des problèmes connexes. D'abord, on s'intéresse à la prise en compte des incertitudes pour un modèle de dégradation ou pour un modèle de durée de vie. Ensuite, des problèmes de comparaison de deux échantillons de durée de vie sont étudiés, l'un avec sous l'angle de la détection de rupture, l'autre sous l'angle des cartes de contrôles. Le chapitre 6 présente quelques perspectives liés aux travaux précédemment menés.La deuxième partie de ce mémoire est articulé autour des lois discrètes aléatoires (c'est-à-dire l'ensemble des lois de probabilités à valeurs dans un simplexe). Ce type de lois, en particulier la loi de Dirichlet, trouvent des applications dans divers domaines. Au chapitre 8, on les a utilisé pour étudier le coût de recherche asymptotique pour deux heuristiques auto-organisatrices pour lesquels les popularités des objets sont inconnues et aléatoires. Le chapitre 9 est consacré à des problèmes d'inférence statistique pour la loi de Dirichlet, avec des applications en écologie (estimation du nombre d'espèces à partir d'un échantillon).Enfin, la troisième et dernière partie de ce mémoire est consacrée à un aperçu de travaux plus appliquées, en collaboration avec des biologistes, des médecins, etc

Approche neuro-mimétique au service du dépistage du cancer du sein

Les méthodes de classification automatiques sont un outil important de nos jours pour identifier différentes données et étudier leurs propriétés. On retrouve aujourd'hui l'utilisation des réseaux de neurones en tant que classifieurs dans plusieurs domaines d'application, notamment, le dépistage du cancer du sein. En effet, dans cet axe de recherche, beaucoup de travaux ont été réalisés en employant une approche neuronale pour la reconnaissance de formes et ont abouti à des résultats intéressants. Ceci étant, chaque modèle de réseau de neurones diffère d'un autre de par ses paramètres expérimentaux, sa complexité d'implantation et son domaine d'applicabilité. Ainsi, chaque modèle possède ses avantages et ses inconvénients, faisant qu'il soit plus approprié pour une tâche donnée qu'un autre. Dans (Freeman 1987, Freeman et al., 1988) des expérimentations electrophysiologiques ont été réalisées sur des lapins prouvant l'existence de la dynamique chaotique dans les neurones réels. Depuis les années quatre-vingts, les réseaux de neurones chaotiques ont été le centre d'intérêt de plusieurs travaux en raison de leur dynamique complexe et leur application potentielle dans la dynamique associative, l'optimisation, et le traitement de l'information (Adachi et Aihara, 1997 ; Aihara et al., 1990 ; Tokuda et al., 1997). Dans cette optique, on s'intéresse dans ce travail à étudier la performance d'un modèle de réseau de neurones chaotique sur une tâche de classification reliée à la détection du cancer du sein. À cet effet, on procède dans un premier temps à la revue critique de certains travaux portant sur le sujet et qui ont été rapportés dans la littérature, de manière à situer le travail par rapport à ces travaux et mettre en évidence les contributions qu'il permet. Une étude comparative est ensuite établie où l'on met en avant les avantages d'utiliser une mémoire associative bidirectionnelle chaotique pour le travail de classification, relativement à deux modèles de réseau de neurones classiques, à savoir, une mémoire associative bidirectionnelle standard et un réseau multicouche à rétropropagation d'erreur

Reconnaissance des actions humaines : méthode basée sur la réduction de dimensionnalité par MDS spatio-temporelle

L’action humaine dans une séquence vidéo peut être considérée comme un volume spatio- temporel induit par la concaténation de silhouettes dans le temps. Nous présentons une approche spatio-temporelle pour la reconnaissance d’actions humaines qui exploite des caractéristiques globales générées par la technique de réduction de dimensionnalité MDS et un découpage en sous-blocs afin de modéliser la dynamique des actions. L’objectif est de fournir une méthode à la fois simple, peu dispendieuse et robuste permettant la reconnaissance d’actions simples. Le procédé est rapide, ne nécessite aucun alignement de vidéo, et est applicable à de nombreux scénarios. En outre, nous démontrons la robustesse de notre méthode face aux occultations partielles, aux déformations de formes, aux changements d’échelle et d’angles de vue, aux irrégularités dans l’exécution d’une action, et à une faible résolution.Human action in a video sequence can be seen as a space-time volume induced by the concatenation of silhouettes in time. We present a space-time approach for human action recognition, which exploits global characteristics generated by the technique of dimensionality reduction MDS and a cube division into sub-blocks to model the dynamics of the actions. The objective is to provide a method that is simple, inexpensive and robust allowing simple action recognition. The process is fast, does not require video alignment, and is applicable in many scenarios. Moreover, we demonstrate the robustness of our method to partial occlusion, deformation of shapes, significant changes in scale and viewpoint, irregularities in the performance of an action, and low-quality video

Contributions au tri automatique de documents et de courrier d'entreprises

Ce travail de thèse s inscrit dans le cadre du développement de systèmes de vision industrielle pour le tri automatique de documents et de courriers d entreprises. Les architectures existantes, dont nous avons balayé les spécificités dans les trois premiers chapitres de la thèse, présentent des faiblesses qui se traduisent par des erreurs de lecture et des rejets que l on impute encore trop souvent aux OCR. Or, les étapes responsables de ces rejets et de ces erreurs de lecture sont les premières à intervenir dans le processus. Nous avons ainsi choisi de porter notre contribution sur les aspects inhérents à la segmentation des images de courriers et la localisation de leurs régions d intérêt en investissant une nouvelle approche pyramidale de modélisation par coloration hiérarchique de graphes ; à ce jour, la coloration de graphes n a jamais été exploitée dans un tel contexte. Elle intervient dans notre contribution à toutes les étapes d analyse de la structure des documents ainsi que dans la prise de décision pour la reconnaissance (reconnaissance de la nature du document à traiter et reconnaissance du bloc adresse). Notre architecture a été conçue pour réaliser essentiellement les étapes d analyse de structures et de reconnaissance en garantissant une réelle coopération entres les différents modules d analyse et de décision. Elle s articule autour de trois grandes parties : une partie de segmentation bas niveau (binarisation et recherche de connexités), une partie d extraction de la structure physique par coloration hiérarchique de graphe et une partie de localisation de blocs adresse et de classification de documents. Les algorithmes impliqués dans le système ont été conçus pour leur rapidité d exécution (en adéquation avec les contraintes de temps réels), leur robustesse, et leur compatibilité. Les expérimentations réalisées dans ce contexte sont très encourageantes et offrent également de nouvelles perspectives à une plus grande diversité d images de documents.This thesis deals with the development of industrial vision systems for automatic business documents and mail sorting. These systems need very high processing time, accuracy and precision of results. The current systems are most of time made of sequential modules needing fast and efficient algorithms throughout the processing line: from low to high level stages of analysis and content recognition. The existing architectures that we have described in the three first chapters of the thesis have shown their weaknesses that are expressed by reading errors and OCR rejections. The modules that are responsible of these rejections and reading errors are mostly the first to occur in the processes of image segmentation and interest regions location. Indeed, theses two processes, involving each other, are fundamental for the system performances and the efficiency of the automatic sorting lines. In this thesis, we have chosen to focus on different sides of mail images segmentation and of relevant zones (as address block) location. We have chosen to develop a model based on a new pyramidal approach using a hierarchical graph coloring. As for now, graph coloring has never been exploited in such context. It has been introduced in our contribution at every stage of document layout analysis for the recognition and decision tasks (kind of document or address block recognition). The recognition stage is made about a training process with a unique model of graph b-coloring. Our architecture is basically designed to guarantee a good cooperation bewtween the different modules of decision and analysis for the layout analysis and the recognition stages. It is composed of three main sections: the low-level segmentation (binarisation and connected component labeling), the physical layout extraction by hierarchical graph coloring and the address block location and document sorting. The algorithms involved in the system have been designed for their execution speed (matching with real time constraints), their robustness, and their compatibility. The experimentations made in this context are very encouraging and lead to investigate a wider diversity of document images.VILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF

Advances and trends in automatic speech recognition

This paper aimts at giving an overview of récent advances in the domain of Speech Recognition . The paper mainly focttses on Speech Recognition, but also mentions some progress in other areas of Speech Processing (spea er recognition, speech synthesis, speech analysis and coding) using similar methodologies. It first gives a view of what the problems related to aulomatic speech processing are, and then describes the initial approaches that have been followed in order to address Chose problems . It then introduces thé methodological novelties that allowed for progress along three axes : from isolated-word recognition to continuous speech, from spea er-dependent recognition to spea er-independent, and from small vocabularies to large rocabularies. Special emphasis centers on tlie improvements made possible by Mar ov Models . and, more recently, hy Connectionist Models, resulting in progress simultaneously obtained along the above différent axes, in improved performance for difficult vocabularies, or in more robust systems . Some specialised hardware is also described, as well as the efforts aimed ai assessing Speech Recognition systems.Le but de cet article est de donner un aperçu des progrès récents obtenus dans le domaine de la reconnaissance automatique de la parole . Il traite essentiellement de la reconnaissance vocale, mais mentionne également les progrès réalisés dans d'autres domaines du Traitement Automatique de la Parole (Reconnaissance du Locuteur, Synthèse de Parole . Analyse et Codage), qui utilisent des méthodes voisines. Ensuite, sont introduites les nouveautés méthodologiques qui ont permis des progrès suivant trois axes : des mots isolés vers la parole continue, de la reconnaissance monolocuteur vers la reconnaissance multilocuteur, et des petits vocabulaires vers les grands vocabulaires . Une mention spéciale est accordée aux améliorations qui ont été rendues possibles par les Modèles Mar oviens, et, plus récemment, par les Modèles Connexionnistes . Ces méthodes ont conduit à des progrès obtenus concurremment suivant plusieurs axes, à des performances meilleures sur les vocabulaires difficiles, ou à des systèmes plus robustes . Quelques matériels spécialisés sont également décrits, ainsi que les efforts qui ont été consentis dans le but d'évaluer la qualité des systèmes de reconnaissanc