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EnglishRÉSUMÉ
La reconnaissance d’activités à partir de données issues de capteurs a de nombreuses applications telles que le suivi postopératoire de patients en médecine ambulatoire ou le suivi des activités physiques quotidiennes de personnes âgées. Il est choisi ici de ne considérer que les données fournies par un accéléromètre. L’accéléromètre est en effet un capteur permettant une récolte aisée de données sans être dépendant de l’environnement de l’utilisateur, ceci de par sa disponibilité sur des smartphones ou dispositifs dédiés. Le but de cet article est de faire une revue des solutions proposées dans la littérature pour la reconnaissance d’activités sur la base de données accélérométriques.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Romain AUBER : Docteur ingénieur - Bodycap, France
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Mathieu POULIQUEN : Maître de conférences - Université de Caen Normandie, Caen, France
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Éric PIGEON : Maître de conférences - Université de Caen Normandie, Caen, France
INTRODUCTION
La reconnaissance d’activités est un problème particulièrement saillant tant de par ses applications pratiques multiples que par les problématiques de recherche qu’elle révèle. Parmi les applications pratiques, nous pouvons citer par exemple le suivi postopératoire en médecine ambulatoire, la détection d’anomalies liées à la santé, la prévention des chutes ou encore, à des fins plus légères, le suivi des activités physiques quotidiennes via une estimation de la dépense calorique ou le suivi des activités sportives (durée d’une course, distance parcourue, etc.).
Il existe plusieurs solutions pour appréhender l’activité d’une personne à partir de capteurs. Une première possibilité consiste à faire de la reconnaissance d’activités à partir d’images ou de vidéos, cependant l’utilisation de données visuelles a deux défauts majeurs : d’une part, la personne doit rester dans le champ de la caméra, d’autre part, certains utilisateurs peuvent être réticents à être constamment sous l’œil d’une caméra dans leur vie privée. Une autre possibilité est donc d’utiliser des capteurs portés par l’utilisateur. À ce titre, en raison de sa démocratisation, de sa discrétion et de sa puissance de calcul, le smartphone peut être utilisé pour collecter des données sur les individus et ces données peuvent être utilisées pour de la reconnaissance d’activités. La plupart des smartphones contiennent en effet de nombreux capteurs tels que des accéléromètres, des gyroscopes, des magnétomètres, etc. Outre le smartphone, des dispositifs peuvent être spécifiquement développés pour la reconnaissance d’activités. Il existe par exemple des dispositifs portables intègrant directement un accéléromètre, un gyroscope et un magnétomètre. Dans d’autres cas, outre les différentes mesures issues des capteurs précédents, des signaux physiologiques, tels que la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire et la saturation en oxygène, peuvent aussi être utilisés. Dans cet article, nous supposons prendre uniquement en compte les données fournies par un accéléromètre. L’accéléromètre est en effet le capteur porté le plus utilisé dans la reconnaissance d’activités. L’utilisation de ce capteur permet de pouvoir récolter des données de n’importe quel endroit et il permet de ne plus être dépendant de l’environnement de l’utilisateur.
Dans cet article nous nous intéressons ainsi à la procédure permettant la reconnaissance d’activités sur la base de données accélérométriques. Cette procédure consiste en l’enchaînement de différentes étapes dont le résultat final est conditionné par des choix de l’utilisateur à chacune des étapes. Il s’agit ainsi dans cet article de faire un état des lieux sur cette procédure en détaillant les éléments technologiques de chacune des étapes et les choix usuels en reconnaissance d’activités.
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3. Prétraitement des données
3.1 Filtrage
Les signaux fournis par les capteurs peuvent être bruités et un filtre passe-bas doit souvent être appliqué pour éliminer le bruit. Comme vu auparavant, dans certains cas il est choisi de filtrer l’accélération induite par la gravité (composante aig ) en appliquant un filtre passe-haut. Ceci est réalisé à l’aide d’un filtre de Butterworth dans et un filtre passe-bande est utilisé dans . Une étude est proposée dans pour déterminer le filtre optimal pour réduire le bruit du signal fourni par l’accéléromètre. Plusieurs types de filtres sont mis en œuvre et comparés comme le filtre médian, le filtre de Butterworth et le filtre de Kalman.
HAUT DE PAGE3.2 Fenêtrage
Une étape de fenêtrage est souvent utilisée dans le domaine de la reconnaissance d’activités. Cette étape correspond à la segmentation du signal en fenêtre. Une activité et un vecteur de paramètres sont ensuite attribués à chaque fenêtre pour être utilisés par des algorithmes de classification....
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Prétraitement des données
BIBLIOGRAPHIE
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(3) - PREECE (S.J.) et al - Activity identification using body-mounted sensors – A review of classification techniques. - In : Physiological Measurement, 30 (2009).
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(4) - ATALLAH (L.) et al - Sensor Placement for Activity Detection Using Wearable Accelerometers. - In : IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 5 (2011).
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(5) - BAYAT (A.), POMPLUN (M.), TRAN (D.A.) - A Study on Human Activity Recognition Using Accelerometer Data from Smartphones. - In : Procedia Computer Science, 34, p. 450-457 (2014).
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ANNEXES
CISIA juin 2000 Le Bayésien (version pour Windows Vista), [Logiciel] CISIA 1 avenue Herbillon, 94160 Saint-Mandé, France
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