Stage de master 2

Sujet : étiquetage automatique de trajectoires 3D

Contexte

Cette position de stage de master 2 se place dans un vaste projet (eMOB) impliquant plusieurs partenaires clermontois et étrangers, qui s’intéresse aux possibilités offertes par les outils numériques pour l’étude de la mobilité dans les suivis de santé. En particulier, on s’intéresse au suivi quotidien des personnes en situation de sédentarité, avec une condition de santé qui impose d’être suivis par des professionnels de la santé (douleurs chroniques, obésité, diabète, etc.). L’objectif est de fournir à ces professionnels des informations synthétiques et quantitatives, à l’échelle de la journée, des activités de mobilité de leurs patients. Un travail en cours dans le projet consiste à équiper les patients de capteurs de mouvements dédiés au contexte de la sédentarité. Les informations collectées par ces dispositifs sont ensuite exploitées par des approches d’apprentissage profond pour obtenir une description sémantique de l’activité fine, à l’échelle de la seconde. Les premières acquisitions seront étiquetées à la main à partir d’une ontologie de mouvement, et les participants seront également équipés de marqueurs permettant de reconstituer la trajectoire 3D des mouvements de chacun de leurs membres. Dans la suite du projet, cet outil servira à étiqueter automatiquement des séquences d’activité, afin d’entraîner un nouveau mécanisme d’apprentissage profond, qui n’utilisera cette fois-ci que des capteurs de mouvements portables au quotidien, et donc moins exhaustifs.

Description

L’objectif de ce stage de master est d’implémenter une technique d’apprentissage profond (réseau de neurones profonds) pour étiqueter automatiquement chaque seconde des trajectoires 3D avec des étiquettes issues d’une ontologie de mouvement dédiée à la sémantique d’activité fine. Les défis techniques et scientifiques sont nombreux, d’une part parce que la sémantique envisagée nécessite d’utiliser plusieurs dizaines d’étiquettes différentes, mais également parce que les acquisitions seront réalisées en condition réelle de mouvement (activités du quotidien type préparer le repas, faire la vaisselle, …). On travaillera donc à construire un réseau de neurones dédié, en collaboration avec les scientifiques de l’équipe experts sur la question, tout en déterminant si toutes les sémantiques identifiées sont distinguables à partir des trajectoires 3D.

Informations complémentaires

Ce stage de master 2 pourrait se poursuivre par une thèse de doctorat dans le même projet, en explorant la problématique de l'embarquement de réseaux de neurones sur des dispositifs mobiles.

Contact

Pour toute information complémentaire ou pour candidater, contactez Ala Mhalla, Jean-Marie Favreau ou Emmanuel Bergeret.