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dc.contributor.authorMellouk, Wafa-
dc.date.accessioned2024-10-09T12:33:47Z-
dc.date.available2024-10-09T12:33:47Z-
dc.date.issued2024-06-23-
dc.identifier.urihttp://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/23214-
dc.description.abstractLa reconnaissanceautomatiquedel’affectestundomainederecherchecrucialvisantàamé- liorerl’intelligenceartificielleafinqu’ellepuisseidentifierdemanièrepréciseetautomatiqueles états affectifsdeshumains.Lacomplexitédecedomainerésidedansladiversitédesexpressions affectives,quisemanifestentàtraversdifférentscanaux,notammentlesmodalitésphysiqueset physiologiques. Desétudesrécentesindiquentquel’approcheconsistantàfusionnerdifférentes modalitéspermetd’obtenirdesrésultatsplusfiablesetdemeneràuneanalyseplusapprofondie et complètedecesétatsaffectifs. L’objectifprincipaldecettethèseestledéveloppementdeméthodesdereconnaissance automatique desémotionsetdustressenexploitantdeuxmodalitésdistinctes:lesexpressions faciales etlesignaliPPG(Photopléthysmographieparimagerie).Lesexpressionsfaciales, modaliténonverbaleaisémentacquise,offrentunereprésentationexternedel’étataffectifdes individus. D’autrepart,lesignaliPPGestutilisécommemesurephysiologiquequireflèteles changements durythmecardiaqueavecl’étataffectif.Lafusiondecesdeuxmodalitéspermet d’intégrerdifférentescaractéristiquespropresàchaquemodalité,cequireprésentel’avantage majeur del’approchemultimodale. Nos recherchesseconcentrentsurtroisaxes.Enpremier,nousavonsproposéunenouvelle approched’étudebaséesurlaclassificationdesémotionshumainesselondeuxéchelles,va- lence etarousal,enutilisantdessignauxiPPGextraitsdevidéosfaciales.Lamiseenoeuvre de cetteméthodeimpliqueplusieursétapes,tellesquelacollecteprécisedessignauxiPPG, leur prétraitement,etenfinlaclassification.Encequiconcernelaclassification,nousavons proposéunearchitectured’apprentissageprofondcombinantunréseauneuronalconvolutif unidimensionnel 1D-CNNetunréseaudeneuronesmémoireàlongtermeLSTM. Le deuxièmeaxeestconcentrésurlareconnaissanceautomatiquedesémotionsàpartirdes expressionsfaciales.Notreobjectifétaitd’obteniruneclassificationprécisedesseptémotions de base,entenantcomptedesdifférentespositionsdetête,desregardsvariés,del’âgeetdu sexe.Cetteméthodeestbaséesurdeuxétapesimportantes:leprétraitementdesimages,qui vise àconserveretclarifierlescaractéristiquespertinentesdenosimages,etclassificationpar propositiond’unearchitectured’apprentissageprofond2D-CNN. Le troisièmeaxedecettethèseconcernelaconceptiond’unsystèmemultimodaldere- 4 connaissance automatiquedustress,s’appuyantsurlesexpressionsfacialesetlessignaux iPPG. Unearchitecture3D-CNNestproposéepourlaclassificationenutilisantlesdonnées des expressionsfaciales,tandisqu’unearchitecture1D-CNNestutiliséeaveclessignauxiPPG. Après l’extractiondescaractéristiquesdechaquemodalité,unefusiondecescaractéristiques est appliquée,suiviedel’utilisationdecouchesentièrementconnectéesduréseauneuronal pourlaclassificationdesétatsdestressoudenon-stress. Les résultatsquenousavonsobtenusdémontrentlapuissanceetl’efficacitédesméthodes que nousproposons.Nousavonsatteintuneprécisiondeclassificationde73,33%pourla valence àl’aidedessignauxiPPGetde96,55%pourlesexpressionsfacialesdansdifférentes posesdelatête.Lesquellessurpassentcellesdesautresapprochesrécemmentproposéespar différentschercheurs.Deplus,nousavonsdémontrél’efficacitédelaperformancedel’approche multimodaleparrapportàl’approcheunimodale,atteignantuneprécisiondevalidationde 100%.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.relation.ispartofseries2651 inv;-
dc.subjectEmotion, Stress,Expressionsfaciales,PhotopléthysmographieparimagerieiPPG,Vidéofaciale, Variabilitécardiaque,Apprentissageprofond,Unimodale,Multimodaleen_US
dc.titleReconnaissance multimodale de l’affect par apprentissage profonden_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Doctorat en Automatique

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