Une approche basée sur l'analyse des séquences pour la reconnaissance des activités et comportements dans les environnements intelligents

Cette thèse vise à étudier deux problématiques différentes: 1) la reconnaissance des activités de la vie quotidienne des personnes dans un habitat intelligent, et 2) la construction du profil comportemental de la personne. Nos contributions sont présentées dans deux chapitres illustrant les solutions proposées. La première contribution de cette thèse est liée à l'introduction d'une nouvelle approche non supervisée de reconnaissance d'activités nommée ADR-SPLDA (Activity Discovery and Recognition using Sequential Patterns and Latent Dirichlet Allocation). Contrairement aux approches existantes, ADR-SPLDA permet la découverte et la reconnaissance des activités de façon non supervisée sans faire nécessairement recours à l'annotation des données. En outre, ADR-SPLDA est basée sur l'analyse de patrons fréquents, ce qui permet de réduire significativement la quantité du bruit dans les données. La fiabilité de ADR-SPLDA est illustrée à travers une série de tests et de comparaisons avec les approches existantes sur une variété de données réelles. Le deuxième travail vise la construction du profil comportemental de la personne en se basant sur ses activités. Nous avons développé une approche qui permet de découvrir les différents comportements dans les séquences, et d'extraire les relations causales entre les différents comportements. Notre contribution inclut l'introduction de l'analyse causale dans la construction du profil, ce qui nous a permis aussi de découvrir les relations causales entre les différentes activités. Une série de tests a été également effectuée pour illustrer la fiabilité de notre approche sur une variété de données. Le travail de recherche entrepris dans cette thèse constitue l'une des nombreuses étapes importantes dans l'accomplissement d'un système d'assistance efficace dans l'objectif d'assurer le bien-être des personnes

Vers une évaluation analytique des interfaces homme machine développées dans le contexte des habitats intelligents

Concevoir des interfaces homme-machine en respectant les normes ergonomiques et suivant des démarches rigoureuses et systématiques constitue une préoccupation majeure pour les concepteurs des systèmes informatiques. Le besoin accru des interfaces accessibles et facilement utilisables a poussé les chercheurs dans ce domaine à créer des méthodes et des modèles qui permettent d'évaluer ces interfaces tout en mettant l'accent sur les aspects d'utilité et d'utilisabilité. Deux approches différentes sont actuellement utilisées pour évaluer les interfaces homme machine, des approches empiriques qui nécessitent l'association de l'utilisateur dans tout le processus de développement de l'interface et des approches analytiques qui ne font pas nécessairement appel à l'utilisateur pendant le processus de développement de l'interface. L'objectif de ce projet de maîtrise est d'évaluer analytiquement et simuler l'interface homme machine d'un assistant contextuel domiciliaire (ACD), développé pour assister les personnes atteintes de troubles cognitifs à réaliser les tâches de la vie quotidienne. Cette évaluation est basée sur trois méthodes analytiques largement utilisées dans ce domaine, qui sont: l'architecture cognitive ACT-R, le modèle GOMS et la loi de Fitts. Ces méthodes nous permettront d'évaluer des interfaces en mettant l'accent d'une part, sur l'aptitude de ces méthodes à prédire le temps d'exécution des tâches pour atteindre des buts spécifiés, et d'autre part, sur l'analyse et la description des tâches impliquées dans la réalisation de ces buts. Afin de valider les trois modèles développés, les résultats obtenus ont été comparés avec des données provenant d'une étude expérimentale menée au sein du laboratoire DOMUS

Non-invasive wearable devices for urinary incontinence detection—a mini review

People with urinary incontinence (UI) often face a significant social stigma feeling ashamed of their condition and worrying about others discovering it. In order to improve the quality of life of those with incontinence, recent technological advancements enabled the development of non-invasive devices for detecting urinary leakage (UL). However, no comprehensive study has been conducted to state the most suitable types of sensors and the fundamental features necessary to design such devices, while also pointing gaps for future research. To address this, we conducted a mini review using four electronic databases limiting our search to English-written papers published in peer-reviewed journals. We retrieved articles that met the chosen inclusion criteria and classified them based on sensor type used, its location, the detection technique employed, and whether it was an e-Textile design and a reusable product or not. Across the studies, UL was detected using different approaches leading to heterogeneous results. Electrodes commonly used as sensing elements, along with textile as substrate material, and an indicator of UL based on resistance value, appeared to be widely exploited. However, the outcomes were not correlated with any specific type of UI. Consequently, we hypothesize that any non-invasive device could potentially be used for different types of UI. Nevertheless, further studies need to be conducted to confirm this statement. The designed literature mapping provides readers with an overview of the recent non-invasive wearable technologies in UL detection and offers a roadmap for future innovations

Spatio-Temporal Abnormal Behavior Prediction in Elderly Persons Using Deep Learning Models

The ability to identify and accurately predict abnormal behavior is important for health monitoring systems in smart environments. Specifically, for elderly persons wishing to maintain their independence and comfort in their living spaces, abnormal behaviors observed during activities of daily living are a good indicator that the person is more likely to have health and behavioral problems that need intervention and assistance. In this paper, we investigate a variety of deep learning models such as Long Short Term Memory (LSTM), Convolutional Neural Network (CNN), CNN-LSTM and Autoencoder-CNN-LSTM for identifying and accurately predicting the abnormal behaviors of elderly people. The temporal information and spatial sequences collected over time are used to generate models, which can be fitted to the training data and the fitted model can be used to make a prediction. We present an experimental evaluation of these models performance in identifying and predicting elderly persons abnormal behaviors in smart homes, via extensive testing on two public data sets, taking into account different models architectures and tuning the hyperparameters for each model. The performance evaluation is focused on accuracy measure

Une approche basée sur l'analyse des séquences pour la reconnaissance des activités et comportements dans les environnements intelligents

Cette thèse vise à étudier deux problématiques différentes: 1) la reconnaissance des activités de la vie quotidienne des personnes dans un habitat intelligent, et 2) la construction du profil comportemental de la personne. Nos contributions sont présentées dans deux chapitres illustrant les solutions proposées. La première contribution de cette thèse est liée à l'introduction d'une nouvelle approche non supervisée de reconnaissance d'activités nommée ADR-SPLDA (Activity Discovery and Recognition using Sequential Patterns and Latent Dirichlet Allocation). Contrairement aux approches existantes, ADR-SPLDA permet la découverte et la reconnaissance des activités de façon non supervisée sans faire nécessairement recours à l'annotation des données. En outre, ADR-SPLDA est basée sur l'analyse de patrons fréquents, ce qui permet de réduire significativement la quantité du bruit dans les données. La fiabilité de ADR-SPLDA est illustrée à travers une série de tests et de comparaisons avec les approches existantes sur une variété de données réelles. Le deuxième travail vise la construction du profil comportemental de la personne en se basant sur ses activités. Nous avons développé une approche qui permet de découvrir les différents comportements dans les séquences, et d'extraire les relations causales entre les différents comportements. Notre contribution inclut l'introduction de l'analyse causale dans la construction du profil, ce qui nous a permis aussi de découvrir les relations causales entre les différentes activités. Une série de tests a été également effectuée pour illustrer la fiabilité de notre approche sur une variété de données. Le travail de recherche entrepris dans cette thèse constitue l'une des nombreuses étapes importantes dans l'accomplissement d'un système d'assistance efficace dans l'objectif d'assurer le bien-être des personnes

Towards Automatic Feature Extraction for Activity Recognition from Wearable Sensors: A Deep Learning Approach

This paper presents a novel approach for activity recognition from accelerometer data. Existing approaches usually extract hand-crafted features that are used as input for classifiers. However, hand-crafted features are data dependent and could not be generalized for different application domains. To overcome these limitations, our approach relies on matrix factorization for dimensionality reduction and deep learning algorithm such as a stacked auto-encoder to automatically learn suitable features, which will be then fed into a softmax classifier for classification. Our approach has potential advantages over existing approaches in terms of automatic feature extraction and generalization across different application domains. The proposed approach is validated using extensive experiments on various publicly available datasets. We empirically demonstrate that our proposed approach accurately discriminates between human activities and performs better than several state-of-the-art approaches

Feature-level combination of skeleton joints and body parts for accurate aggressive and agitated behavior recognition

This paper presents a novel and practical approach for aggressive and agitated behavior recognition using skeleton data. Our approach is based on feature-level combination of joint-based features and body part-based features. To characterize spatiotemporal information, our approach extracts first meaningful joint-based features by computing pairwise distances of skeleton 3D joint positions at each time frame. Then, distances between body parts as well as joint angles are computed to incorporate body part features. These features are then effectively combined using an ensemble learning method based on rotation forests. A singular value decomposition method is used for feature selection and dimensionality reduction. The proposed approach is validated using extensive experiments on variety of challenging 3D action datasets for human behavior recognition. We empirically demonstrate that our proposed approach accurately discriminates between behaviors and performs better than several state of the art algorithms