Classification d'événements à partir de capteurs sols - Application au suivi de personnes fragiles.

Résumé Cette thèse porte sur la détection d'événements dans des signaux issus de capteurs sols pour le suivi des personnes âgées. Au vu des questions pratiques, il semble en effet que les capteurs de pression situés au sol soient de bons candidats pour les activités de suivi, notamment la détection de chute. Les signaux à traiter étant complexes, il convient d’utiliser des modèles sophistiqués. Ainsi, afin de concevoir un détecteur de chutes, nous proposons une approche basée sur les forêts aléatoires, tout en répondant aux contraintes matérielles à l’aide d’une procédure de sélection des variables. Les performances sont améliorées à l’aide d’une méthode d’augmentation des données ainsi qu’à l'agrégation temporelle des réponses du modèle. Nous abordons ensuite la question de la confrontation de notre modèle au monde réel, avec des méthodes d'apprentissage par transfert qui agissent sur le modèle de base des forêts aléatoires, c'est-à-dire les arbres de décision. Ces méthodes sont des adaptations de travaux antérieurs aux nôtres et sont conçues pour aborder le problème de déséquilibre des classes, la chute étant un événement rare. Nous les testons sur plusieurs ensembles de données, montrant ainsi des résultats encourageants pour la suite, et une implémentation Python est mise à disposition. Enfin, motivés par la question du suivi des personnes âgées tout en traitant un signal unidimensionnel pour une grande zone, nous proposons de distinguer les personnes âgées des individus plus jeunes grâce à un modèle de réseau de neurones convolutifs et un apprentissage de dictionnaire. Les signaux à traiter étant principalement constitués de marches, la première brique du modèle est entraînée pour se focaliser sur les pas dans les signaux, et la seconde partie du modèle est entraînée séparément sur la tâche finale. Cette nouvelle approche de la classification de la marche permet de reconnaître avec efficacité les signaux issus de personnes âgées.