Cognition, Affects et Interaction

International audienceCet ouvrage rassemble les travaux d’études et de recherche effectués dans le cadre du cours «Cognition, Affects et Interaction » que nous avons animé au 1er semestre 2015-2016. Cette deuxième édition de cours poursuit le principe inauguré en 2014 : aux cours magistraux donnés sur la thématique "Cognition, Interaction & Affects" qui donnent les outils méthodologiques des composantes de l’interaction socio-communicative, nous avons couplé une introduction à la robotique sociale et un apprentissage actif par travail de recherche en binômes. Le principe de ces travaux d’études et de recherche est d’effectuer une recherche bibliographique et de rédiger un article de synthèse sur un aspect de l’interaction homme-robot. Si plusieurs sujets ont été proposés aux étudiants en début d’année, certains binômes ont choisi d’aborder l’interaction avec un angle original qui reflète souvent les trajectoires de formation variés des étudiants en sciences cognitives (ingénierie, sociologie, psychologie, etc). Le résultat dépasse nos espérances : le lecteur trouvera une compilation d’articles argumentés de manière solide, rédigés de manière claire et présentés avec soin. Ces premières «publications» reflètent les capacités singulières de réflexion de cette promotion en nette augmentation par rapport à l’année précédente. Nous espérons que cette série d’ouvrages disponibles sous HAL puisse servir de point d’entrée à des étudiants ou chercheurs intéressés à explorer ce champ de recherches pluri-disciplinaire

Décortiquer la signature du mouvement involontaire de la colonne vertébrale d'un mannequin de simulation pour améliorer la formation en contexte préhospitalier

Afin de minimiser les risques d’aggravation des séquelles lors du transport d’individus avec suspicion de blessure au niveau du rachis suite à un accident, la qualité des manœuvres de Lo-groll (LR) avec restriction des mouvements de la colonne (SMR) effectuées par les intervenants est primordiale. Actuellement, l’évaluation des manœuvres se fait de façon subjective par des experts ou des patients simulés. Cette évaluation est grandement variable, ce qui cause des pro-blèmes au niveau de la qualité de l’apprentissage des manœuvres. Dans le but d’améliorer la qualité de ces manoeuvres lors de la formation des intervenants, une équipe de chercheurs de l’Université de Sherbrooke a développé un mannequin humanoïde reproduisant fidèlement la masse, le centre de gravité, ainsi que les amplitudes de mouvement de chacun des segments. De plus, le mannequin a une colonne vertébrale en deux segments instrumentée avec des capteurs permettant de mesurer son mouvement. Objectifs : Ce projet vise 1) à modéliser et à valider la mesure du mouvement des segments de la colonne vertébrale et 2) à développer, à partir de cette mesure, des métriques de rétroaction permettant de cibler les causes de mouvements involon-taires produits par les intervenants et enregistrés lors de la mobilisation du mannequin pendant des scénarios de simulation. Méthodologie et résultats : La colonne a d’abord été modélisée à l’aide d’un système de cinématique directe afin que la mesure du mouvement résultante ait une signification clinique. Pour valider l’exactitude de cette mesure, elle a été comparée à celle enre-gistrée à l’aide d’un système optique considéré comme mesure étalon. L’exactitude évaluée avec l’erreur quadratique moyenne varie entre 0,7◦ et 1,5◦ selon le plan anatomique et est considérée bonne. L’analyse de Bland-Altman révèle un biais variant de −0,7◦ à 0,6◦ alors que l’intervalle de confiance reste sous 3,5◦, ce qui est considéré acceptable. Le changement minimal détectable varie entre bon et acceptable avec des valeurs entre 1,3◦ et 2,6◦. Un test de non-infériorité a démontré que le changement de vitesse n’a pas d’impact sur l’exactitude de la mesure du mou-vement. Pour développer un modèle de caractérisation des mouvements involontaires, trois types d’erreurs ont été préalablement définis à partir de centrales inertielles (IMUs). Des essais de LR ont été collectés de manière concomitante avec le mannequin et les IMUs. Ensuite, des para-mètres ont été extraits des signaux du mannequin grâce à la décomposition modale empirique. Des modèles de classification par apprentissage supervisé ont été entraînés avec les paramètres du mannequin en entrées et les catégories d’erreur déterminées par les IMUs comme cible sur les essais contenant des erreurs. Le modèle retenu est un arbre décisionnel ayant une précision de 70 % pour les essais contenant un seul type d’erreur et 83 % pour les essais en contenant deux. Conclusion : Les résultats confirment le potentiel d’utilisation du mannequin pour donner une mesure du mouvement juste au niveau cervical et lombaire durant des scénarios de simulation pour la formation ou la recherche sur les restrictions de mouvement de la colonne. De plus, le modèle de caractérisation des mouvements involontaires montre un potentiel intéressant pour donner des métriques de rétroaction claires et objectives dans le but d’améliorer la formation des LR avec SMR

Reconstruction 3D de scènes dynamiques par segmentation au sens du mouvement

National audienceL'objectif de ce travail est de reconstruire les parties sta-tiques et dynamiques d'une scène 3D à l'aide d'un robot mobile équipé d'un capteur 3D. Cette reconstruction né-cessite la classification des points 3D acquis au cours du temps en point fixe et point mobile indépendamment du dé-placement du robot. Notre méthode de segmentation utilise directement les données 3D et étudie les mouvements des objets dans la scène sans hypothèse préalable. Nous déve-loppons un algorithme complet reconstruisant les parties fixes de la scène à chaque acquisition à l'aide d'un RAN-SAC qui ne requiert que 3 points pour recaler les nuages de points. La méthode a été expérimentée sur de larges scènes en extérieur. Par ailleurs, nous montrons sur les séquences tests KITTI que la prise en compte des données 3D per-met d'améliorer les approches 2D en levant les ambiguïtés dues à la perte d'une dimension dans les images. Mots-Clefs Estimation de pose, reconstruction 3D, SfM, segmentation au sens du mouvement

Détection et Reconnaissance des Gestes Emblématiques

Session "Atelier IHMA"National audienceDans cette contribution, nous présentons un système de reconnaissance en ligne de gestes emblématiques et son utilisation pour le contrôle d'un robot mobile. Ce système comporte quatre sous-systèmes : un premier qui permet de détecter la personne et d'extraire les mouvements de la partie supérieure de cette personne. Un second, permet d'isoler les mouvements, une troisième permet de reconnaître un des mouvements appris a priori. Enfin le dernier module, traduit les mouvements reconnus en termes de contrôle d'un robot mobile à roues. Dans notre approche, nous avons surtout traité du problème de la généralisation : faire l'apprentissage sur une base réduite de personnes et utiliser cette connaissance pour reconnaître n'importe quelle personne, indépendamment de sa morphologie, de son âge, de son sexe et de son positionnement par rapport au capteur. Nous détaillons les résultats obtenus pour la reconnaissance ainsi que l'utilisation du système dans des scenarios de contrôle d'un robot

Adaboost Discret Hétérogène à Contrainte Temps Réel : Application à la Détection de Piétons par Stéréovision

Session "Posters"National audienceCet article présente une méthode de détection de piétons basée sur la combinaison de classifieurs d'apparence et de profondeur. Des travaux récents ont montré l'intérêt de cette approche. Nous proposons deux contributions : 1) une étude comparative de différents classifieurs de profondeur, dans laquelle nous montrons que les meilleures performances sont atteintes par un classifieur simple, basé sur la moyenne des distances dans une sous-fenêtre de la région testée et 2) une adaptation de l'algorithme d'apprentissage Adaboost prenant en compte des classifieurs hétérogènes en terme de coût algorithmique. L'objectif de cette approche est de construire un classifieur à la fois performant en terme de taux de détection et de temps d'exécution. Nous montrons la pertinence de l'algorithme ainsi développé sur des séquences d'images réelle

Extraction de motif de mouvement de la foule par le flot optique

Dans ce travail, nous nous intéressons à l’analyse d'extraction de motifs de mouvement par la technique de flot optique, dans le but d’analysé le comportement de la foule. Ces scènes se caractérisent par la présence d’un grand nombre de personnes dans le champ de vision des caméras. Le problème majeur est l’élaboration et d’utilisation d’une technique sans modélisation de l’arrière-plan pour détecter les mouvements de la foule. Par la suite une étape de détection d’anomalies par la technique des réseaux de neurones artificiels (RNA). Nous présentons dans cet article une comparaison de l’approche proposée pour la détection des mouvements dans des scènes très denses et celle d'utilisation de modèle social de force. Pour plus de robustesse et d’efficacité, nous avons introduit la routine permettant d’élimination des ombres

Étude qualitative d’évolutions conceptuelles en contexte d’explorations libres en physique-mécanique au secondaire

L’article porte sur la compréhension qualitative de notions de physique-mécanique. L’objectif est d’examiner la notion de « conception » en tant qu’objet utile à l’étude du développement de l’intelligence scientifique. La méthode de l’entretien d’explicitation a été utilisée auprès de vingt sujets ayant participé à la recherche. Ceux-ci ont été invités à développer leur compréhension logico-mathématique des deux premières lois de Newton par l’exploration d’un micromonde informatisé programmé sur le logiciel Interactive PhysicsMD. Les résultats montrent certaines faiblesses du paradigme du changement conceptuel pour décrire le processus d’apprentissage en science.This article presents a discussion of the qualitative understanding of concepts related to mechanical physics. The objective is to examine the notion of « conception » as useful in studying the development of scientific intelligence. The authors used an explanatory interview technique with the twenty research participants. These subjects were required to develop their logical-mathematical understanding of Newton’s first two laws through an exploration of a computer software programme, « Interactive PhysicsMD ». The results show certain weaknesses in the conceptual change paradigm that describes the learning process in science.El artículo trata sobre la comprensión cualitativa de nociones físico-mecánicas. El objetivo consiste en examinar la noción de “ concepción ” como objeto útil en el estudio del desarrollo de la inteligencia científica. En el presente trabajo ha sido utilizado el método de entrevista explícita con veinte sujetos que participaron a la investigación. Estos han sido invitados a desarrollar su comprensión lógico-matemática de las dos primeras leyes de Newton explorando un micromundo informatizado utilizando el programa Interactive PhysicsMD. Los resultados muestran algunas debilidades del paradigma de cambio conceptual para describir el proceso de aprendizaje en ciencias.Dieser Artikel befasst sich mit dem qualitativen Verständnis des Begriffs "Mechanische Physik". Das Ziel ist, dabei den Begriff "Konzept" als Objekt bei der Entwicklung wissenschaftlicher Intelligenz unter die Lupe zu nehmen. Dabei wurde die Methode des klärenden Gesprächs bei 20 Versuchspersonen, die an dem Projekt teilgenommen haben, verwendet. Die Versuchspersonen wurden aufgefordert, ihr logisch-mathematisches Verständnis der beiden ersten Newtonschen Gesetze mit Hilfe einer informatisierten Erdansicht zu entwickeln, die mit dem interaktiven Computerprogramm PhysicsMD erstellt wurde. Die Ergebnisse legten gewisse Schwächen des konzeptuellen Paradigmenwechsels bei der Beschreibung naturwissenschaftlicher Lernprozesse frei

Apprentissage par observation chez le jeune enfant avec autisme

Learning in children with autism is a question that is often addressed through interventionsand load tap. Researches who try to evaluate the effectiveness of these actions havecontradictory results. In our research we will be interested in observational learning inchildren with autism. We will apply the protocol used by Jacqueline Nadel which lasts 9days After describing the characteristics of our sample and intervention.We will comparechildren’s performance in this type of learning with neurotypical children. Then we willtest the effectiveness of a visual training on the performance of children with autism.Then we will evaluate the effectiveness of this intervention on the motor development ofchildren with autism, and characteristics that may influence the improvement of motricityOur results showed that children with autism can learn by watching but not as good astheir neurotypical children performance visual training did not improve the performanceof children with autism because they need proprioceptive feedback during learning.Finally this intervention improved motor development of children with autism but theimprovement seems to be related to the intensity of autismL’apprentissage chez l’enfant avec autisme est une question qui est souvent abordéedans le cadre des interventions et des prises en charge. Les recherches qui tententd’apprécier l’efficacité de ces interventions ont des résultats contradictoires .Dans notrerecherche nous allons nous intéresser à l’apprentissage par observation chez l’enfant avecautisme. Nous allons appliquer le protocole utilisé par jacqueline Nadel,un protocolequi s’étale sur 9 jours. Après avoir décrit les caractéristiques de notre échantillon etl’intervention. Nous allons comparer les performances des enfants dans ce type d’apprentissageavec les enfants neurotypiques. Par la suite nous allons tester l’efficacité d’un entrainementvisuel sur les performances des enfants avec autisme. Enfin nous allons évaluer l’efficacitéde cette intervention sur le développement moteur des enfants avec autisme et les caractéristiquesqui peuvent influencer l’amélioration de la motricité. Nos résultats ont montré que lesenfants avec autisme peuvent apprendre en observant mais leurs performances moinsbonnes que ceux des enfants neurotypiques . L’entrainement visuel n’a pasamélioré lesperformances des enfants avec autisme car ils ont besoin d’un feedback proprioceptifpendant l’apprentissage. Enfin cette intervention a amélioré le développement moteur desenfants avec autisme mais cette amélioration semble liée à l’intensité de l’autism

Simulation du mouvement pulmonaire personnalisé par réseau de neurones artificiels pour la radiothérapie externe

Le développement de nouvelles techniques en radiothérapie externe ouvre de nouvelles voies dans la recherche de gain de précision dans la distribution de dose en passant notamment par la connaissance du mouvement pulmonaire. La simulation numérique NEMOSIS (Neural Network Motion Simulation System) basée sur les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) développée ici permet, en plus de déterminer de façon personnalisée le mouvement, de réduire les doses nécessaires initiales pour le déterminer. La première partie présente les techniques actuelles de traitement, les mouvements pulmonaires ainsi que les méthodes de simulation ou d estimation du mouvement déjà existantes. La seconde partie décrit le réseau de neurones artificiels utilisé et les étapes de son paramétrage pour répondre à la problématique posée. Une évaluation précise de notre approche a été réalisée sur des données originales. Les résultats obtenus sont comparés avec une méthode d estimation du mouvement. Les temps de calcul extrêmement faibles, de l ordre de 7 millisecondes pour générer une phase respiratoire, ont permis d envisager son utilisation en routine clinique. Des modifications sont apportées à NEMOSIS afin de répondre aux critères de son utilisation en radiothérapie externe et une étude sur le mouvement de contours tumoraux est effectuée. Ces travaux ont mis en place les bases de la simulation du mouvement pulmonaire par RNA et ont validé cette approche. Son exécution en temps réel couplé à la précision de la prédiction fait de NEMOSIS un outil prometteur dans la simulation du mouvement synchronisé avec la respiration.The development of new techniques in the field of external radiotherapy opens new ways of gaining accuracy in dose distribution, in particular through the knowledge of individual lung motion. The numeric simulation NEMOSIS (Neural Network Motion Simulation System) we describe is based on artificial neural networks (ANN) and allows, in addition to determining motion in a personalized way, to reduce the necessary initial doses to determine it. In the first part, we will present current treatment options, lung motion as well as existing simulation or estimation methods. The second part describes the artificial neural network used and the steps for defining its parameters. An accurate evaluation of our approach was carried out on original patient data. The obtained results are compared with an existing motion estimated method. The extremely short computing time, in the range of milliseconds for the generation of one respiratory phase, would allow its use in clinical routine. Modifications to NEMOSIS in order to meet the requirements for its use in external radiotherapy are described, and a study of the motion of tumor outlines is carried out. This work lays the basis for lung motion simulation with ANNs and validates our approach. Its real time implementation coupled to its predication accuracy makes NEMOSIS promising tool for the simulation of motion synchronized with breathing.BESANCON-Bib. Electronique (250560099) / SudocSudocFranceF