Bibliographie & annexes
Quiz & test
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En anglais
RÉSUMÉ
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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Data based activity recognition has many applications such as postoperative monitoring of ambulatory medicine patients or monitoring of the daily physical activities of elderly people. In this paper it is chosen to consider only the data supplied by an accelerometer. Indeed the accelerometer is a sensor allowing an easy data collection without being dependent on the user’s environment, this due to its availability on smartphones or dedicated devices. The aim of this paper is to review the solutions proposed in the literature for the activity recognition on the basis of accelerometric data.
Auteur(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
-
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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KEYWORDS
Activity Recognition | Accelerometer Data
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6. Validation
L’étape de validation est l’étape consistant à valider ou à invalider l’ensemble de la procédure constituée de toutes les étapes précédentes. Cette étape est fondamentale puisque, en cas de succès, la procédure peut être déployée, en cas d’échec la procédure doit être révisée sur une ou plusieurs de ses étapes.
6.1 Données de validation
Le premier point important de la validation est de faire en sorte que les données utilisées pour la validation ne soient pas les mêmes que les données utilisées pour l’apprentissage. La méthode la plus simple est de scinder les données disponibles en deux parties et de garder la première partie pour l’apprentissage et la seconde partie pour la validation. Dans la plupart des cas, la validation croisée est utilisée pour pouvoir utiliser l’intégralité des données pour l’apprentissage et pour la validation. Cette technique consiste à découper l’ensemble des données en parties de même longueur. À tour de rôle, chaque partie va être utilisée pour la validation et le reste pour l’apprentissage, ceci jusqu’à ce que toutes les parties soient utilisées pour la validation.
Chaque individu à une morphologie différente et ceci influe directement sur les données fournies par l’accéléromètre. Pour cette raison, il existe plusieurs solutions possibles de validation décrites dans dans le cas où les données sont collectées sur plusieurs individus. La première approche consiste à construire un modèle pour chaque individu avec uniquement les données collectées sur cet individu. Cette approche est difficilement réalisable dans la vie réelle, car il n’est pas possible de collecter un nombre de données suffisant de tous les utilisateurs et le modèle peut changer au cours de temps en fonction de l’état de santé de l’utilisateur. La deuxième méthode consiste à utiliser...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - ATTAL (F.) et al - Physical Human Activity Recognition Using Wearable Sensors. - In : Sensors, 15, p. 31314-31338 (2015).
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(2) - LARA (O.D.), LABRADOR (M.A.) - A Survey on Human Activity Recognition using Werable Sensors. - In : IEEE Communications Surveys & Tutorials, 15, p. 1192-1209 (2013).
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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
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Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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