Modélisation et détection des émotions à partir des paramètres physiologiques : approche basée sur des technologies sans contact

par Yassine Ouzar

Projet de thèse en Automatique, signal, productique, robotique

Sous la direction de Choubeila Maaoui.

Thèses en préparation à l'Université de Lorraine , dans le cadre de Informatique, Automatique, Electronique-Electrotechnique, Mathématiques , en partenariat avec LCOMS (equipe de recherche) depuis le 02-10-2019 .


  • Résumé

    La surveillance continue des paramètres vitaux est un concept émergeant dans le domaine de la santé et nécessite l’utilisation de techniques non invasives. Les progrès technologiques récents dans le domaine des capteurs, des télécommunications, ainsi qu’en traitement du signal et en traitement d’images, favorisent le développement d’outils de surveillance et de diagnostic. Les données physiologiques sont habituellement mesurées à l’aide de capteurs en contact qui se placent sur la peau. De nos jours plusieurs travaux de recherche s’intéressent à la mesure des signaux physiologiques sans contact afin de diminuer la gêne causée par les capteurs et augmenter le confort de la personne. Les mesures sans contact de paramètres physiologiques sont utilisables dans de nombreux champs d’application, allant des services d’urgence jusqu’à l’automobile en passant par les sciences du sport, où le rythme cardiaque est surveillé pendant un effort physique intense. Les principaux paramètres vitaux régulièrement surveillés par les professionnels médicaux sont la pression artérielle, le pouls (fréquence cardiaque), la température du corps, et le taux de respiration. Dans ce contexte, des travaux ont été déjà réalisés, au sein l’équipe ENOSIS du laboratoire LCOMS, pour la mesure sans contact de la fréquence cardiaque en utilisant une simple Webcam et en se basant sur le principe de la photopléthysmographie (PPG). Cette dernière est une technique de mesure optique basée sur l’observation des variations de volume sanguin dans un tissu de manière non-invasive. Dans ce travail de thèse, on s’intéresse à la mesure sans contact et via webcam d’autres paramètres physiologiques, en se basant sur le même principe « la photopléthysmographie » comme la saturation en oxygène du sang qui permet d’évaluer l’efficacité globale de fonctions respiratoires, la pression artérielle, et la vasomotricité. Une application sera développée pour la reconnaissance de l’état affectif de la personne en se basant sur les paramètres physiologiques estimés. Pour cela, des techniques de fusion et de classification des données seront développées. Nous envisageons aussi l’utilisation de techniques de visualisation de données afin d’aider à extraire les informations nécessaires à la reconnaissance de l’état affectif. L’analyse des données assistée par la reconnaissance visuelle de motifs donne, de manière générale, de meilleurs résultats pour l’interprétation des données. Il s’agit donc d’identifier les techniques visualisation et d’interactions facilitant le processus d’extraction des informations pour des données à la fois multidimensionnelles, temporelles et de grande taille.

  • Titre traduit

    Emotions modelisation from physiological parameters : approach based on contactless technologies


  • Résumé

    Continuous monitoring of vital parameters is an emerging concept in the field of health and requires the use of non-invasive techniques. Recent technological advances in sensors, telecommunications, signal processing and image processing have led to the development of surveillance and diagnostic tools. Physiological data are usually measured using contact sensors that are placed on the skin. Nowadays several research works are concerned with the measurement of non-contact physiological signals in order to reduce the annoyance caused by the sensors and to increase the comfort of the person. Non-contact measurements of physiological parameters can be used in many fields of application, from emergency services to the automobile and sport sciences, where the heart rate is monitored during intense physical effort. The main vital parameters regularly monitored by medical professionals are blood pressure, pulse (heart rate), body temperature, and respiration rate. In this context, work has already been done, within the ENOSIS team of the LCOMS laboratory, for non-contact measurement of heart rate using a simple webcam and based on the principle of photoplethysmography (PPG). The PPG is an optical measurement technique based on the observation of changes in blood volume in a tissue in a non-invasive way. In this thesis work, we are interested in the non-contact and webcam-based measurement of other physiological parameters, based on the same principle 'photoplethysmography' as oxygen saturation of the blood which allows to evaluate the effectiveness global respiratory function, blood pressure, and vasomotility. An application will be developed for the recognition of the emotional state of the person based on the estimated physiological parameters. For this, data fusion and classification techniques will be developed. We are also considering the use of data visualization techniques to help extract information needed to recognize emotional status. Data analysis assisted by visual pattern recognition generally gives better results for data interpretation. It is therefore a question of identifying the visualization and interaction techniques facilitating the information extraction process for data that is both multi-dimensional, temporal and large.