Estimation de l'activité physique grâce à un capteur porté par la personne

Encadrants : 

Occurrences : 

2017

Nombre d'étudiants minimum: 

2

Nombre d'étudiants maximum: 

2

Nombre d'instances : 

2

Contexte

L'objectif est de développer un outil d'évaluation peu invasif de l'activité physique pour la prévention et la prise en charge de l'obésité. Cet outil doit permettre à du personnel habilité ou à des médecins de quantifier et de caractériser l'activité physique d'une personne, d'estimer l'efficacité réelle de ses efforts physiques et d'évaluer la condition physique d'une personne à un instant donné.

On suppose que le patient est muni d'un capteur accélérométrique, qui mesure au cours du temps les trois composantes du vecteur "accélération". Dans le cadre du projet, on pourra utiliser une manette de jeux wiimote (disponible) ou son propre téléphone mobile. A partir des signaux enregistrés, l'objectif est de reconnaître l'activité physique.

On définira une liste d'états (les "activités" : marche, course, alongé, debout immobile, etc.) et on cherchera à estimer la suite des états à partir des données accélérométriques. Voir cette vidéo pour un exemple de réalisation : https://www.youtube.com/watch?v=we7QmMvnAr0

Etapes du projet

On devra dans un premier temps proposer des représentations des signaux qui permettent de discriminer efficacement les activités à observer. Dans un second temps, il s'agira de proposer un modèle paramétrique qui gouverne les observations et d'estimer ce modèle à partir d'une base de données supervisée que l'on aura préalablement constitué. Enfin, pour une acquisition fixée, il s'agira d'inférer la suite inconnue des états. On pourra par exemple supposer que la suite des états est une chaîne de Markov et utiliser un algorithme célèbre en traitement du signal, l'algorithme de Viterbi.

Référence : Improving Activity Recognition using Temporal Coherence, A. Ataya , P. Jallon, P.  Bianchi and M. Doron, 35th Annual International Conference of the IEEE EMBS, 2013.