Le Centre de Transport a initiĂ© un programme de recherche collaboratif dans le but dâamĂ©liorer la sĂ©curitĂ© et le confort du conducteur. Ce programme se concentre sur des interfaces homme-machine non-invasives basĂ©es sur lâimage.
Lâobjectif principal de ce programme de recherche est dâextraire du visage du conducteur autant dâinformations pertinentes que possible tout en utilisant uniquement des moyens non invasifs. Plusieurs techniques dâanalyse de visage existent dĂ©jĂ (reconnaissance des expressions faciales, suivi des yeux, lecture sur les lĂšvresâŠ) mais elles ne peuvent pas ĂȘtre appliquĂ©es telles quelles au contexte automobile. En effet, lâespace restreint, les variations des conditions lumineuses, la personnalitĂ© du conducteur et les exigences de sĂ©curitĂ© ne sont que quelques-uns des dĂ©fis qui imposent de tester, de valider et dâadapter les techniques existantes ou Ă venir au domaine automobile.
Depuis 2012, cette collaboration scientifique a conduit Ă plusieurs projets de recherche:
- Mesures physiologiques basĂ©es sur lâimagerie par camĂ©ra (2015)

Ce projet vise à démontrer les performances de la mesure des rythmes cardiaque et respiratoire par caméra sous éclairage infra-rouge, en environnement automobile.
Les constructeurs de voitures cherchent Ă connaĂźtre lâĂ©tat du conducteur du vĂ©hicule tant pour des questions de sĂ©curitĂ© que de confort. Ce projet vise Ă dĂ©terminer son Ă©tat physiologique, en mesurant ses rythmes cardiaque et respiratoire, de maniĂšre non invasive. Pour cela, il exploite les images vidĂ©o du visage Ă©clairĂ© sous infrarouge.
Contrairement aux techniques classiques de mesure de lâĂ©tat physiologique, celle-ci possĂšde lâavantage de fonctionner sans contact. Elle nâest donc pas soumise aux artefacts dus aux mauvais contacts, comme peuvent lâĂȘtre les techniques avec capteurs physiologiques. Elle semble ainsi trĂšs bien adaptĂ©e Ă cette application dans lâhabitacle automobile.
Ce projet cherche à valider cette technique et à quantifier la robustesse aux variations de conditions telles que nous pouvons les rencontrer dans un habitacle de voiture (variations de la luminosité ambiante, mouvements du conducteur face à la caméra).
Dâune durĂ©e de trois mois, il est dirigĂ© par le Laboratoire de traitement des signaux (LTS5) du professeur Jean-Philippe Thiran en collaboration avec le Groupe de traitement des signaux appliquĂ© (ASPG) du Dr Jean-Marc Vesin. Il est financĂ© par Groupe PSA.
- Surveillance de lâĂ©tat psychologique du conducteur (2014-2015)

Ce projet vise Ă dĂ©finir et Ă dĂ©tecter les Ă©tats Ă©motionnels pertinents du conducteur afin dâestimer son Ă©tat physiologique.
Ces dix derniĂšres annĂ©es, le Laboratoire de traitement des signaux (LTS5) a dĂ©veloppĂ© une expertise dans lâanalyse de visage. Ce projet vise Ă estimer lâĂ©tat Ă©motionnel du conducteur grĂące Ă lâanalyse de ses expressions faciales. La premiĂšre Ă©tape consister Ă fournir une dĂ©finition des Ă©motions et des Ă©tats pertinents pour lâinterface pilote-voiture. La deuxiĂšme Ă©tape comprend le dĂ©veloppement dâun systĂšme de dĂ©tection des Ă©motions en temps rĂ©el. La derniĂšre partie sâattache Ă la dĂ©tection spĂ©cifique de lâattention et de la distraction du conducteur sur la base des informations fournies par le visage.
Dâune durĂ©e de 24 mois, il est rĂ©alisĂ© par le LTS5 et financĂ© par Groupe PSA et Valeo.
- Reconnaissance audiovisuelle de la parole (2013-2014)
Ce projet vise Ă dĂ©montrer que lâinformation visuelle peut amĂ©liorer de façon significative la reconnaissance vocale dans un contexte automobile rĂ©aliste.
Dans le domaine des interfaces homme-machine, le visage tient une place centrale. Il est reconnu comme un des principaux convoyeurs naturels dâinformations, au mĂȘme titre que les gestes ou la voix. Le but de ce projet est de dĂ©montrer que les images du visage dâun conducteur peuvent amĂ©liorer de façon significative les systĂšmes de reconnaissance automatique de la parole, dans lâhabitacle dâune voiture.
Des travaux prĂ©cĂ©dents, rĂ©alisĂ©s au LTS5, ont permis de montrer que lâinformation visuelle augmente les performances de reconnaissance automatique de la parole lorsque le canal audio est parasitĂ©, ce qui est frĂ©quent dans une voiture (bruits de moteur, bruits aĂ©rodynamiques, bruits extĂ©rieurs ou intĂ©rieurs, etc.). Ce projet transpose ces acquis dans lâhabitacle dâune voiture. A lâaide dâun vĂ©hicule mis Ă disposition par le constructeur français, les chercheurs vont crĂ©er une base de donnĂ©es audiovisuelle pour tester et quantifier les performances de la reconnaissance audio et audiovisuelle de la parole. Ces donnĂ©es seront intĂ©grĂ©es dans les outils de dĂ©tection et de suivi des visages disponibles dans le cadre du partenariat entre LTS5 et Groupe PSA.
Ce projet dâune durĂ©e de dix mois est menĂ© par le LTS5 et financĂ© par Groupe PSA.
- DĂ©tecteur dâĂ©motions (2012-2013)

Ce projet vise Ă dĂ©velopper un systĂšme de surveillance non-intrusif qui dĂ©tecte lâĂ©tat Ă©motionnel du conducteur.
Surveiller lâĂ©tat Ă©motionnel du conducteur est essentiel pour la sĂ©curitĂ© et le confort de conduite. Dans ce projet, un systĂšme de surveillance non-intrusif en temps rĂ©el est dĂ©veloppĂ©. Il dĂ©tecte les Ă©tats Ă©motionnels du conducteur en analysant ses expressions faciales. Le systĂšme tient compte de deux Ă©motions de base, la colĂšre et le dĂ©goĂ»t, des Ă©motions associĂ©es au stress.
Au cours du projet de recherche, les scientifiques ont rĂ©alisĂ© des vidĂ©os. Ils dĂ©tectent les Ă©motions individuelles sur chaque image et lâĂ©valuation du niveau de stress se fait au niveau de la sĂ©quence. Les rĂ©sultats expĂ©rimentaux montrent que le systĂšme mis au point fonctionne trĂšs bien sur des donnĂ©es simulĂ©es, mĂȘme avec des modĂšles gĂ©nĂ©riques. Une Ă©tape dâadaptation supplĂ©mentaire permettra dâamĂ©liorer encore le systĂšme actuel.
Dâune durĂ©e dâun an, il est dirigĂ© par le LTS5. Il est financĂ© par Groupe PSA.
- Détecteur de fatigue (2013)

Ce projet vise Ă dĂ©velopper un algorithme de vision par ordinateur capable dâestimer le niveau de fatigue dâun conducteur sur la base du degrĂ© de fermeture des paupiĂšres.
Dans le domaine des vĂ©hicules intelligents et de lâassistance Ă la conduite, la dĂ©tection de fatigue joue un rĂŽle important. Les estimations indiquent que jusquâĂ 30% des accidents de voiture sur les autoroutes pourraient ĂȘtre liĂ©s Ă la somnolence du conducteur. Par consĂ©quent, un systĂšme capable de dĂ©tecter cet Ă©tat et dâavertir le conducteur pourrait contribuer Ă rĂ©duire de maniĂšre significative les accidents.
Une façon intuitive de mesurer la fatigue est lâutilisation dâune camĂ©ra et la dĂ©tection des symptĂŽmes liĂ©s Ă la fatigue. Lâindicateur PERCLOS, qui mesure le pourcentage de temps durant lequel lâĆil est fermĂ© Ă lâintĂ©rieur dâun certain laps de temps, offre une corrĂ©lation significative de la somnolence et est relativement facile Ă calculer.
Ce projet se concentre sur la dĂ©tection de la fermeture de lâoeil dans le but dâutiliser ensuite le PERCLOS comme indicateur du niveau de fatigue. Son but est de dĂ©velopper un module dâanalyse de lâoeil en crĂ©ant un algorithme capable de ne pas tenir compte des Ă©ventuels effets de la lumiĂšre et des diffĂ©rentes morphologies des yeux des conducteurs. Un profilage 3D de lâoeil et des paupiĂšres est alors Ă©tabli de façon Ă distinguer un oeil ouvert dâun oeil fermĂ©. Enfin, la mĂ©thodologie est optimisĂ©e pour permettre Ă lâalgorithme de fonctionner en temps rĂ©el sur des ordinateurs embarquĂ©s dont la puissance de calcul est limitĂ©e.
Ce projet de master est réalisé au LTS5 et financé par Groupe PSA.
- Plateforme de prototypage pour le suivi des visages (2012-2013)

Ce projet dĂ©veloppe, teste et valide de nouvelles techniques de dĂ©tection robuste du visage, dâanalyse du visage et de suivi du regard sur une plateforme de prototypage pour interfaces homme-machine dans lâautomobile.
Il vise Ă mettre en place une plateforme de dĂ©veloppement, spĂ©cifiquement dĂ©diĂ©e Ă lâanalyse en temps rĂ©el du visage et du regard par camĂ©ra vidĂ©o, sur la plate-forme de prototypage P2S (plateforme de prototypage et simulation), fournie par Groupe PSA.
Ce projet Ă©tudie plusieurs aspects essentiels. Tout dâabord, les algorithmes pour le suivi du visage sont transfĂ©rĂ©s sur la plate-forme P2S et leurs performances Ă©valuĂ©es en termes de puissance de calcul et de robustesse pour les applications automobiles. Puis, en fonction de ces performances, les chercheurs intĂšgrent des matĂ©riaux plus spĂ©cifiques, comme les cartes de GPU, afin dâatteindre les performances requises pour le traitement en temps rĂ©el. Dans une troisiĂšme phase, ils adaptent la dĂ©tection de visage et le suivi aux conditions de nuit avec un Ă©clairage infrarouge et proposent des mĂ©thodes qui sont robustes aux conditions variables dâĂ©clairage et dâocclusions.
Dans une quatriĂšme phase, ils Ă©tudient la possibilitĂ© dâamĂ©liorer lâexactitude des mĂ©thodes proposĂ©es par lâutilisation de deux camĂ©ras HD au lieu dâune, tout en maintenant lâexĂ©cution en temps rĂ©el sur la plate-forme P2S. Enfin, ils identifient les applications automobiles de ces algorithmes avec Groupe PSA et les prĂ©senteront sur un dĂ©monstrateur.
Dâune durĂ©e dâun an, ce projet est menĂ© par le LTS5 et financĂ© par Groupe PSA.