Forage non supervisé de données pour la prédiction d'activités dans les habitats intelligents

L'intelligence ambiante, par opposition à l'informatique traditionnelle dont l'ordinateur de bureau est l'archétype, consiste en une nouveauté qui tient aux capacités de mobilité et d'intégration des systèmes numériques dans le milieu physique au point de s'y confondre. Cette mobilité et cette fusion rendues possibles par la miniaturisation et la puissance des composants électroniques, par l'omniprésence des réseaux sans fil, et par la chute des coûts de production, permettent, à leur tour, d'entrevoir la composition opportuniste de dispositifs et de services de toutes sortes au-dessus d'une infrastructure à granularité et géométrie variable, dotée de facultés de capture, d'action, de traitement, de communication et d'interaction. Une de ces infrastructures émergentes est le concept d'habitat intelligent à base d'agents ambiants pour l'assistance et le maintien à domicile des personnes âgées ou fragiles. La combinaison de ce nouveau concept avec des techniques issues du domaine de la reconnaissance d'activités en intelligence artificielle augmentera considérablement son acceptation en procurant davantage une meilleure qualité de vie. La reconnaissance d'activités a pour but de prédire le comportement d'une personne en vue d'offrir, au moment opportun et sans intrusion, les services appropriés sans être rejetés par les habitants. L'existence de fonctions de reconnaissance, complétée par d'autres fonctions numériques de captures à travers des senseurs à la fine pointe de la technologie, permet à aux chercheurs de s'organiser pour offrir de nouveaux services. Le premier pas fondamental de l'assistance est de reconnaître les activités de la vie quotidienne (AVQ) de l'habitant durant leurs exécutions, dans le but d'identifier les problèmes potentiels qui peuvent interférer dans leurs réalisations. Cette difficulté correspond en fait à une forme particulière d'une problématique bien connue en intelligence artificielle : la reconnaissance de plans. Un plan correspond à une suite d'actions élémentaires représentant une activité donnée. Toutefois, il est encore très difficile de nos jours d'identifier toutes les activités quotidiennes des utilisateurs. C'est pourquoi de nombreuses recherches sont effectuées afin d'améliorer les différents aspects de la reconnaissance d'activités. De notre côté, nous allons nous concentrer sur l'amélioration de l'aspect spatial de la reconnaissance, car très peu de modèles existants l'intègrent. Ce mémoire fournit des pistes de solutions aux problèmes décrits en utilisant le Flocking comme méthode de forage de données non supervisé pour la prédiction d'activités dans les habitats intelligents. Ce nouveau modèle de segmentation permet entre autres une reconnaissance exacte du nombre d'activités effectuées durant une journée, sans avoir besoin de savoir quelles sont exactement les activités faites. Les résultats ont été analysés et comparés avec les approches existantes de segmentation pour évaluer la contribution du modèle

Unsupervised mining of activities for smart home prediction

This paper addresses the problem of learning the Activities of Daily Living (ADLs) in smart home for cognitive assistance to an occupant suffering from some type of dementia, such as Alzheimer's disease. We present an extension of the Flocking algorithm for ADL clustering analysis. The Flocking based algorithm does not require an initial number of clusters, unlike other partition algorithms such as K-means. This approach allows us to learn ADL models automatically (without human supervision) to carry out activity recognition. By simulating a set of real case scenarios, an implementation of this model was tested in our smart home laboratory, the LIARA

Precise passive RFID localization for service delivery in smart home

Smart home research foresees a future where persons afflicted by a type of cognitive impairment, such as Alzheimer's disease, could pursue a longer autonomous life at home by being punctually assisted in their everyday activities. Few research teams have begun noticing that not only we need to offer appropriate services at the right time, but also that we need to adapt them to the resident profile. To do so, we must increase the accuracy and the granularity of our knowledge about the current state of environment. In this paper, we propose a new system based on the cheap and non intrusive passive RFID technology for fine grained localization of objects inside a smart home. We do so in regard for better service delivery by providing richer information about the environment

Unsupervised spatial data mining for smart homes

This paper presents a novel unsupervised spatial data mining model especially adapted for activity recognition inside a smart home. The goal of our research is to have a scalable, simple to implement model that could enable to recognize the resident's Activities of Daily Living (ADLs). Our algorithm exploits ubiquitous sensors and passive RFID technology to achieve the learning and the recognition. The RFID is used to track all objects in the smart home in real-time. An algorithm then extracts qualitative spatial features from the positions dataset. Finally a clustering is performed with an adapted version of the Flocking algorithm. Our experimental results are very encouraging with a classification rate ranging from 85% to 93%