As digital communication of television content becomes more pervasive, and as networks supporting such communication become increasingly diverse, the long-standing problem of assessing video quality by objective measurements becomes particularly important. Content owners as well as content distributors stand to benefit from rapid objective measurements that correlate well with subjective assessments, and further, do not depend on the availability of the original reference video. This thesis investigates different techniques of subjective and objective video evaluation. Our research recommends a functional quality metric called Mean Time Between Failures (MTBF) where failure refers to video artifacts deemed to be perceptually noticeable, and investigates objective measurements that correlate well with subjective evaluations of MTBF. Work has been done for determining the usefulness of some existing objective metric by noting their correlation with MTBF. The research also includes experimentation with network-induced artifacts, and a study on statistical methods for correlating candidate objective measurements with the subjective metric. The statistical significance and spread properties for the correlations are studied, and a comparison of subjective MTBF with the existing subjective measure of MOS is performed. These results suggest that MTBF has a direct and predictable relationship with MOS, and that they have similar variations across different viewers. The research is particularly concerned with the development of new no-reference objective metrics that are easy to compute in real time, as well as correlate better than current metrics with the intuitively appealing MTBF measure. The approach to obtaining greater subjective relevance has included the study of better spatial-temporal models for noise-masking and test data pooling in video perception. A new objective metric, 'Automatic Video Quality' metric (AVQ) is described and shown to be implemented in real time with a high degree of correlation with actual subjective scores, with the correlation values approaching the correlations of metrics that use full or partial reference. This is metric does not need any reference to the original video, and when used to display MPEG2 streams, calculates and indicates the video quality in terms of MTBF. Certain diagnostics like the amount of compression and network artifacts are also shown.

This thesis focuses on the design and the evaluation of the assistive technological solutions dedicated to the aging people. It is based on a framework which proposes a developmental approach of the aging subject. Our research is composed of three main objectives. The first objective is to improve the knowledge of the aging people (with or without cognitive impairments) problems of activity limitations and participation restrictions in society. The second objective is to preserve (or to develop) the empowerment of the persons with and without cognitive impairment, during the daily activities. Finally, the third objective is to enrich the subject model considered in the design. In this research, the design challenge exceeds the compensation and the slowing down of the individual state deterioration. It aims to preserve the residual individual capabilities and to propose the resources for an adequate fallback and the individual capabilities and empowerment development. Our work is based on a multidisciplinary, participatory and user centered design approach. We use ergonomics knowledge to improve the human-machines interactions, psychological knowledge to analyze acceptability and appropriation of the technical assistive devices, and technical knowledge to develop assistive technologies.

De nos jours, le maintien à domicile des personnes éprouvant des troubles cognitifs est un réel défi. En effet, les centres spécialisés pour ces personnes ne sont pas suffisants et manquent parfois de ressources. C'est là que l'assistance à domicile intervient pour permettre à ces personnes de conserver un certain niveau d'autonomie avec le moins d'intrusion possible dans leur vie quotidienne. Pour répondre à cette demande, le laboratoire DOMUS s'est équipé d'un appartement intelligent pilote muni des Nouvelles Technologies de l'Information et de Communication (NTIC). L'infrastructure du laboratoire est composée entre autres de capteurs infrarouges, de capteurs de pression, d'écrans tactiles et de microphones qui ont pour but de rendre compte des activités de la vie quotidienne (AVQ) réalisées par la personne au sein de l'habitat. La présente étude rapporte les résultats d'une partie du système d'assistance à domicile permettant l'identification des AVQ par une personne au sein d'un appartement intelligent, à l'aide d'un unique microphone par pièce. Dès lors, on s'intéresse à la détection et la reconnaissance des événements sonores générés par la réalisation des AVQ de l'habitant. Les événements sonores testés correspondent aux activités qui ont lieu dans une cuisine, telle que des bruits de cuisson, d'écoulement d'eau, d'ustensile, de casserole, de vaisselle et de claquements de porte.

Dans cette thèse, nous proposons un nouveau système e-santé sensible au contexte pour les sujets âgés, dépendants et isolés. Le système surveille et suit les activités de la vie quotidienne (AVQ) de la personne tout en considérant les standards les plus utilisés en gériatrie pour l'évaluation du niveau de dépendance tel que le modèle SMAF. Le cadre de travail proposé offre automatiquement de nombreux services adaptables tels que la collection d'informations pertinentes et contextuelles et l'évaluation de l'état de santé en se basant sur le niveau de dépendance. Les approches proposées permettent d'apprendre le mode de vie des sujets en se basant sur l'accomplissement des AVQ et la détection des changements de comportement qui peuvent représenter un risque pour la personne. Pour se rapprocher de la vie réelle, nous avons généré des longs scénarios réalistes en définissant un modèle Markovien. Concernant la prédiction du comportement, nous proposons une nouvelle approche basée l'extension du modèle GM (1,1). Les performances de notre proposition sont évaluées et comparées avec les approches traditionnelles de suivi continu en considérant différents scénarios et profils de sujets. Les résultats révèlent que notre système offre un suivi efficace des sujets qui optimise la consommation des ressources du système en termes de calcul, énergie et réseau. Avec un minimum de volume de données collectées et traitées et un minimum de ressources utilisées, notre système réussit à assurer un suivi avec une précision élevée de l'évaluation du niveau de dépendance, d'apprentissage du comportement, de prédiction des conditions de santé et de détection de situation anormales. / In this thesis, we propose a new e-health monitoring system for elderly, dependent and isolated persons living alone. We provided a better understanding of the monitored person's context. We develop a context-aware framework for monitoring the person's activities of daily living (ADL) and consider the most famous scales applied in the dependency evaluation models used in the geriatric domain such as the Functional Autonomy Measurement System (SMAF). The proposed adaptive framework offers several services such as the collection of high relevant and contextual data and an evaluation of the health status (i.e. dependency level) of persons. The proposed approach allows learning the human's lifestyle regarding the achievement of the ADL and the detection of the behavioral changes that may represent a risk for the monitored person. In order get closer to real-life situations, we use a Markovian-based model built for generating long term and realistic scenarios. For the behavior detection and prediction, we propose a novel forecasting approach based on the extension of the Grey theory GM (1, 1). The performances of the proposed system are evaluated and compared to traditional monitoring approaches within different scenarios and persons' profiles. The results of our evaluations reveal an efficient monitoring that optimizes the system resources in terms of computing, energy consumption, and network. With a minimum of sensing data, our system succeeds to ensure a high accuracy regarding the evaluation of the person's dependency, behavioral patterns learning, prediction of the health condition, and the detection of abnormal situations.

Malgré la fréquence de l'altération des fonctions exécutives après lésion cérébrale, les approches évaluatives et rééducatives de ces troubles restent limitées. Cette altération est très invalidante car elle perturbe les Activités de Vie Quotidienne (AVQ) (ex. préparation des repas) et empêche le retour des personnes à leur vie sociale et professionnelle. Or il s'avère que les technologies de la réalité virtuelle ont montré leurs potentiels dans la proposition de stratégies d'intervention thérapeutique innovantes. Elles nécessitent la modélisation de tâches virtuelles écologiques (proches des AVQ), le suivi et l'évaluation de l'activité du patient dans ces tâches et enfin l'évaluation des erreurs commises par le patient. La conception de ces tâches repose sur la pratique traditionnelle dans les centres de rééducation comme le centre de Kerpape. Les modalités d'interaction dans ces tâches doivent tenir compte de contraintes liées aux patients, comme leurs capacités résiduelles. Dans ces contextes, notre travail de thèse nous a permis de concevoir un outil permettant aux thérapeutes de configurer une tâche virtuelle, écologique et paramétrable pour l'évaluation et la rééducation des patients cérébrolésés. Dans la cuisine virtuelle (TVK = Therapeutic Virtual Kitchen) qui est une représentation fidèle de la cuisine thérapeutique de Kerpape, nous avons conçu des tâches écologiques primitives et complexes dont la graduation permet d'une part de s'adapter aux capacités du patient et d'autre part d'évaluer son dysfonctionnement exécutif. Dans l'objectif d'évaluer la performance du patient dans la tâche complexe choisie (Préparation d'un café), nous avons partiellement virtualisé la grille d'évaluation des erreurs d'actions et des erreurs comportementales, utilisée dans la tâche réelle à Kerpape. L'outil TVK permet la sauvegarde en temps réel des données relatives à l'activité du patient ainsi que l'interprétation et l'enregistrement des erreurs. Les expérimentations menées nous ont permis de valider l'usage de l'outil TVK auprès de sujets sains et de patients cérébrolésés et d'apporter de l'objectivité dans l'évaluation de la performance des patients dans une AVQ. Nos travaux mettent en évidence la difficulté d'évaluer simplement les erreurs comportementales. Nous avons proposé une approche fondée sur la réalité virtuelle pour l'évaluation de l'activité du patient cérébrolésé dans une tâche écologique. Cette approche met en évidence les apports de la réalité virtuelle dans la prise en charge de troubles cognitifs et les perspectives en rééducation cognitive.

Dans cette thèse, une approche combinant des données issues de capteurs hétérogènes pour la reconnaissance d'activités des personnes âgées à domicile est proposée. Cette approche consiste à combiner les données fournies par des capteurs vidéo avec des données fournies par des capteurs environnementaux pour suivre l'interaction des personnes avec l'environnement. La première contribution est un nouveau modèle de capteur capable de donner une représentation cohérente et efficace des informations fournies par différents types de capteurs physiques. Ce modèle inclue l'incertitude sur la mesure. La deuxième contribution est une approche, basée sur une fusion multicapteurs, pour la reconnaissance d'activités. Cette approche consiste à détecter la personne, suivre ses mouvements, reconnaître ses postures et ses activités d'intérêt, par une analyse multicapteurs et une reconnaissance d'activités humaines. Pour résoudre le problème de la présence de capteurs hétérogènes, nous avons choisi de réaliser la fusion à haut niveau (niveau événement) des différentes données issues des différents capteurs, en combinant les événements vidéo avec les événements environnementaux. La troisième contribution est l'extension d'un langage de description qui permet aux utilisateurs (ex. le corps médical) de décrire les activités d'intérêt dans des modèles formels. Les résultats de cette approche sont montrés pour la reconnaissance des AVQ pour de vraies personnes agées évoluant dans un appartement expérimental appelé GERHOME équipé de capteurs vidéo et de capteurs environnementaux. Les résultats obtenus de la reconnaissance des différentes AVQ sont encourageants.