International audienceDans ce papier, nous proposons une méthodologie d'évolution supervisée d'un modèle de classification, spécifique à un système de détection de chute de personnes mis au point précédemment. Cette méthodologie met en oeuvre la méthode de détection, un protocole d'apprentissage incrémental ou évolutif, et une méthode d'évaluation et de comparaison des performances, devant conduire à une amélioration des capacités de détection de chutes sur un système embarqué de type caméra intelligente

Charfi, Imen

Dubois, Julien

Miteran, Johel

salmane, houssam

Salmane, Houssam

HAL-uB

Apprentissage incre´mental pour la de´tection de chute depersonnes aˆge´esImen Charfi, Houssam Salmane, Julien Dubois, Johel MiteranTo cite this version:Imen Charfi, Houssam Salmane, Julien Dubois, Johel Miteran. Apprentissage incre´mental pourla de´tection de chute de personnes aˆge´es. Journe´es francophones des jeunes chercheurs en visionpar ordinateur, Jun 2015, Amiens, France. <hal-01161845>HAL Id: hal-01161845https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01161845Submitted on 9 Jun 2015HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestine´e au de´poˆt et a` la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publie´s ou non,e´manant des e´tablissements d’enseignement et derecherche franc¸ais ou e´trangers, des laboratoirespublics ou prive´s.Apprentissage incrémental pour la détection de chute de personnes âgéesI. Charfi H. Salmane J. Dubois J. MiteranLaboratoire Electronique, Informatique et Image (Le2i)Université de Bourgogne - Dijonjohel.miteran@u-bourgogne.frRésuméDans ce papier, nous proposons une méthodologie d’évo-lution supervisée d’un modèle de classification, spécifiqueà un système de détection de chute de personnes mis aupoint précédemment. Cette méthodologie met en œuvre laméthode de détection, un protocole d’apprentissage incré-mental ou évolutif, et une méthode d’évaluation et de com-paraison des performances, devant conduire à une amélio-ration des capacités de détection de chutes sur un systèmeembarqué de type caméra intelligente.Mots ClefDétection de Chute, temps réel, apprentissage incrémental.1 IntroductionLes méthodes de détection de chute de personnes sontgénéralement évaluées selon leur robustesse à un certainnombre de perturbations telles que les variations d’éclai-rage, les occultations partielles ou encore le changement depoint de vue. Peu d’études sont consacrées au problème dechangement d’environnement entre apprentissage et déci-sion finale. Ceci nous conduit à proposer une méthode quiassure l’adaptation du système en prenant en compte lesconditions locales lors de son installation sur le terrain fi-nal. Cette étude vise à proposer une solution réaliste en vued’un déploiement au sein d’une habitation personnelle oud’une structure médicalisée (hôpital, maison de retraite).Nous avons proposé dans [1] une méthode de détection dechute temps réel, qui consiste à construire, pour chaqueimage, un descripteur de chute combinant des informa-tions spatiales calculées à partir de la plus grande régionen mouvement et leurs variations temporelles calculées surune fenêtre temporelle glissante. Ces descripteurs spatio-temporels constituent les vecteurs d’entrées d’une méthodede classification supervisée de type SVM (Support VectorMachine). La décision finale prend en compte un groupede 18 images successives afin s’adapter à la nature conti-nue d’un flux vidéo.Les performances de la méthode ont été évaluées, grâceà une large base de vidéos que nous avons mise à disposi-tion de la communauté scientifique (http ://le2i.cnrs.fr/Fall-detection-Dataset). Nous avons notamment mis l’accentsur l’évaluation de la robustesse de notre système contrele changement d’environnement. Ainsi l’environnement fi-nal, où la détection est réalisée, n’a pas été pris en comptedans les données d’apprentissage. Nous avons montré dans[1] qu’il est bénéfique d’intégrer dans l’apprentissage deséchantillons de non chutes pris dans l’environnement final.En effet, l’installateur peut facilement ajouter quelques sé-quences vidéos ne contenant pas de chute, qu’il enregistreau moment de l’installation. Dans ce papier, nous souhai-tons étendre ce principe, l’utilisateur pouvant faire évo-luer le modèle en signalant les fausses alarmes au systèmequi intégrera les données correspondantes dans un nouveaumodèle. Ceci suppose de mettre à jour l’apprentissage demanière dynamique et intégrée au sein de la caméra intel-ligente qui réalise la détection, à l’aide d’un système d’ap-prentissage incrémental. Différentes méthodes d’apprentis-sages évolutifs ont été étudiées dans la littérature et serontévaluées dans le cadre de cette étude. Bordes [2] a parexemple mis au point l’algorithme LASVM (online Sup-port Vector Machine), permettant un apprentissage évolutifavec une méthode de sélection des échantillons optimisantles performances de classification et le temps d’apprentis-sage. Laskov [3] a proposé un nouvel algorithme de SVMincrémental, et l’a appliqué notamment en détection d’in-trusion. De son côté, Bouillon [4] a étudié la probléma-tique de l’oubli dans le cadre de l’apprentissage incrémen-tal, phénomène qui peut concerner la détection de chutesi le nombre d’échantillons doit être optimisé. Les contri-butions de ce travail seront l’étude et la comparaison deces méthodes, afin d’améliorer les performances globalesdu système de détection de chutes. Nous présentons dansce court papier les lignes directrices principales de cetteétude, à savoir la méthode d’évolution du modèle de clas-sification que nous pensons retenir, spécifique à la chutede personnes, ainsi que les protocoles qui nous permettrontd’évaluer les performances de classification lors de l’évo-lution du système.2 Méthodologie d’évolution supervi-sée du modèle de classificationLa figure 1 représente la méthodologie d’évolution super-visée du modèle de classification (ESMC) que nous propo-sons. L’idée principale consiste à faire évoluer le “modèlede laboratoire” construit hors ligne à partir d’une base devidéos enregistrées, vers le “modèle de terrain” en prenanten compte les interventions de l’installateur et de l’utilisa-teur dans l’environnement final appelé “terrain”. Au mo-ment de l’initialisation du système, le modèle de terrain estcelui mis au point en laboratoire. Pendant la phase d’ins-tallation du système (et uniquement à ce moment), l’instal-lateur peut faire fonctionner la détection et valider celle-cilorsqu’il s’agit d’une ”non-chute”. L’apprentissage incré-mental ou évolutif est alors activé et le modèle est mis àjour. La mise à jour du “modèle de terrain” lors de l’étaped’installation, n’est donc effectuée que pour les “Vrais Né-gatifs”, c’est à dire les activités de la vie quotidienne. Celaévite à l’installateur d’avoir à simuler des chutes. Cetteétape représente l’adaptation au changement d’environne-ment dont nous avons validé le principe expérimentalementdans [1]. La prise en compte de l’intervention de l’utilisa-teur (ou de l’installateur) s’effectue en ligne dans le cas oùle classifieur détecte une “chute” alors qu’il s’agit d’uneaction de la vie quotidienne. La personne concernée ap-puie sur un bouton afin d’invalider une éventuelle faussealarme. Ceci permet de corriger l’apprentissage et la miseà jour du “modèle de terrain”, à l’aide des attributs qui sontà l’origine de la fausse alarme et qui ont été mémorisés.Cet ensemble d’attribut forme un nouvel échantillon qu’ilconvient de faire prendre en compte à l’algorithme d’ap-prentissage incrémental ou évolutif. Une absence d’inter-vention de l’utilisateur pendant un délai de 1 à 2 minutesconfirme automatiquement la chute et permet le déclenche-ment d’une alarme. Ce délai est nécessaire pour permettreà l’utilisateur de réagir et désactiver le déclenchement del’alarme en cas de chute bénigne ou lorsque la personne ar-rive à se relever seule. Le modèle n’est pas mis à jour dansce cas.Extractiond ’attributsModèlede laboratoireApprentissageSVMEvaluationClasseExpertVidéos deterrainExtractiond ’attributsModèlede terrainDécisionSVMValidationInstallateurNon ChuteChuteMAJFausse alarmeChute correctement détectéeVidéos initialesde laboratoireALARMEApprentissageincrémentalInvalidationutilisateurCorrectionsFIGURE 1 – Méthodologie d’évolution supervisée du mo-dèle de classification (ESMC).3 Plan d’expérienceAfin d’étudier les différents algorithmes d’apprentissageévolutifs, et de valider l’amélioration des performances dedétection qui devraient logiquement découler de l’usage dela méthodologie ESMC dans le cas spécifique de la détec-tion de chute de personnes, nous avons fait évoluer la basede vidéos citée en introduction. Nous l’avons séparée enune partie dite vidéos de laboratoire (même si certaines ontété enregistrées déjà dans différents lieux, dont les domi-ciles de particuliers) et une partie dite vidéos de terrain,issues d’un lieu unique représentant le lieu d’installation fi-nale. Toutes les vidéos ont été annotées manuellement (lesimages de début et de fin de chaque chute ont été repérées),afin d’évaluer les performances de classification. Le mo-dèle de laboratoire a été obtenu à partir des vidéos corres-pondantes. Nous allons ensuite simuler l’action d’un utili-sateur en mettant à jour l’apprentissage lorsqu’une faussealarme sera repérée. Les performances de classification se-ront réévaluées sur l’ensemble des vidéos à chaque modifi-cation, afin de valider l’amélioration progressive des per-formances. Différents algorithmes d’apprentissage incré-mental seront comparés, à la fois en terme de performancesde classification, mais aussi en terme de temps d’apprentis-sage (qui doit être court car le système sera en ligne) et enterme de données stockées dans la caméra intelligente, quiaura une capacité limitée. De même, nous simulerons l’ac-tion de l’installateur par l’ajout de séquences vidéos spé-cifiques ne contenant pas de chutes, issues de l’ensembledes vidéos de terrain. Il conviendra de veiller à l’équilibreentre les quantité de données de chutes et de non chutesafin d’éviter les dérives du système.4 ConclusionNous avons défini une méthodologie d’évolution supervi-sée permettant d’adapter le modèle de décision à l’environ-nement final d’utilisation, prenant en compte les spécifici-tés de la détection automatique des chutes des personnesâgées en temps réel. Nous envisageons d’étudier différentsalgorithmes d’apprentissage incrémental ou évolutif afind’améliorer les performances de notre méthode de détec-tion, et de permettre son intégration au sein d’une caméraintelligente.Références[1] I. Charfi, J. Mitéran, J. Dubois, M. Atri, R. Tourki, Op-timized spatio-temporal descriptors for real-time falldetection : comparison of support vector machine andAdaboost-based classification, Journal of ElectronicImaging, 1-18, 2013.[2] A. Bordes, S. Ertekin, J. Weston, L. Bottou, Fast Ker-nel Classifiers with Online and Active Learning, Jour-nal of Machine Learning Research, 1579-1619, 2005.[3] P. Laskov, C. Gehl, S. Krüger, K. R. Müller, Incre-mental support vector learning : Analysis, implemen-tation and applications, Journal of Machine LearningResearch, 1909-1936, 2006.[4] M. Bouillon, E. Anquetil, A. Almaksour, Étude destechniques d’oubli dans les moindres carrés récursifspour l’apprentissage incrémental de systèmes d’infé-rence floue évolutifs : application à la reconnaissancede formes, 13e Conférence Francophone sur l’Extrac-tion et la Gestion des Connaissances, 15-24, 2013.

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