Thèse de Haoyu Li


Sujet :
Learning in recent hidden jump Markov models. Application to self-quantified time series

Résumé :
Le contexte de la thèse est celui du quantified-self, un mouvement né en Californie qui consiste à mieux se connaître en mesurant les données relatives à son corps et à ses activités. Les travaux de recherche ont consisté à développer des algorithmes d’analyse des signaux d’un capteur IMU (Inertial Measurement Unit) placé sur la jambe pour reconnaître différentes activités de mouvement telles que la marche, la course, la montée d’escalier.... Ces activités sont reconnaissables grâce à la forme des signaux d’accélération et de vitesse angulaire du capteur, tous triaxiaux, pendant le mouvement des jambes lors du cycle de marche.

 

Pour résoudre ce problème de reconnaissance, les travaux de thèse ont permis la construction d’un modèle de chaîne de Markov cachée particulier, appelé chaîne triplet semi-Markov, qui combine un modèle semi-Markov et un modèle de mélange gaussien dans un modèle de Markov triplet. Ce nouveau modèle est adapté à la fois à la nature du cycle de marche et à l’enchaînement des activités que l’on peut réaliser dans la vie quotidienne. Pour adapter les paramètres du modèle aux différences de morphologie et de comportement humain, nous avons développé des algorithmes d’estimation des paramètres en ligne et hors ligne.

 

Pour établir les performances d’apprentissage et de classification des algorithmes, nous avons mené des expériences sur la base d’enregistrements recueillis pendant la thèse et d’un ensemble de données publiques. Les résultats sont systématiquement comparés aux algorithmes de reconnaissance actuels.

 

Mots-clés: Quantified-self, reconnaissance d’activités, capteur inertiel, modèle de Markov triplet, chaine semi-markovienne, estimation on-line.

Encadrant : Stéphane Derrode

Jury :
F. SEPTIERProfesseur(e)Université Bretagne SudRapporteur(e)
F. CHAMROUKHIProfesseur(e)Université de Caen NormandieRapporteur(e)
L. OUKHELLOUDirecteur(trice) de rechercheIFSTTARPrésident(e)
L. BENYOUSSEFDocteurEPITAInvité(e)
W. PIECZYNSKIProfesseur(e)Telecom SudParisCo-directeur (trice)
S. DERRODEProfesseur(e)Ecole Centrale de LyonCo-directeur (trice)