Thèse soutenue

Etude de la direction du regard dans le cadre d'interactions sociales incluant un robot
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Auteur / Autrice : Benoît Massé
Direction : Radu Horaud
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques et Informatique
Date : Soutenance le 29/10/2018
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jean Kuntzmann (Grenoble)
Jury : Président / Présidente : Edmond Boyer
Examinateurs / Examinatrices : Sileye Ba, Hayley Hung
Rapporteurs / Rapporteuses : Mathieu Salzmann, Adrien Bartoli

Résumé

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Les robots sont de plus en plus utilisés dans un cadre social. Il ne suffit plusde partager l’espace avec des humains, mais aussi d’interagir avec eux. Dansce cadre, il est attendu du robot qu’il comprenne un certain nombre de signauxambiguës, verbaux et visuels, nécessaires à une interaction humaine. En particulier, on peut extraire beaucoup d’information, à la fois sur l’état d’esprit despersonnes et sur la dynamique de groupe à l’œuvre, en connaissant qui ou quoichaque personne regarde. On parle de la Cible d’attention visuelle, désignéepar l’acronyme anglais VFOA. Dans cette thèse, nous nous intéressons auxdonnées perçues par un robot humanoı̈de qui participe activement à une in-teraction sociale, et à leur utilisation pour deviner ce que chaque personneregarde.D’une part, le robot doit “regarder les gens”, à savoir orienter sa tête(et donc la caméra) pour obtenir des images des personnes présentes. Nousprésentons une méthode originale d’apprentissage par renforcement pourcontrôler la direction du regard d’un robot. Cette méthode utilise des réseauxde neurones récurrents. Le robot s’entraı̂ne en autonomie à déplacer sa tête enfonction des données visuelles et auditives. Il atteint une stratégie efficace, quilui permet de cibler des groupes de personnes dans un environnement évolutif.D’autre part, les images du robot peuvent être utilisée pour estimer lesVFOAs au cours du temps. Pour chaque visage visible, nous calculons laposture 3D de la tête (position et orientation dans l’espace) car très fortementcorrélée avec la direction du regard. Nous l’utilisons dans deux applications.Premièrement, nous remarquons que les gens peuvent regarder des objets quine sont pas visible depuis le point de vue du robot. Sous l’hypothèse quelesdits objets soient regardés au moins une partie du temps, nous souhaitonsestimer leurs positions exclusivement à partir de la direction du regard despersonnes visibles. Nous utilisons une représentation sous forme de carte dechaleur. Nous avons élaboré et entraı̂né plusieurs réseaux de convolutions afinde d’estimer la régression entre une séquence de postures des têtes, et les posi-tions des objets. Dans un second temps, les positions des objets d’intérêt, pou-vant être ciblés, sont supposées connues. Nous présentons alors un modèleprobabiliste, suggéré par des résultats en psychophysique, afin de modéliserla relation entre les postures des têtes, les positions des objets, la directiondu regard et les VFOAs. La formulation utilise un modèle markovien à dy-namiques multiples. En appliquant une approches bayésienne, nous obtenonsun algorithme pour calculer les VFOAs au fur et à mesure, et une méthodepour estimer les paramètres du modèle.Nos contributions reposent sur la possibilité d’utiliser des données, afind’exploiter des approches d’apprentissage automatique. Toutes nos méthodessont validées sur des jeu de données disponibles publiquement. De plus, lagénération de scénarios synthétiques permet d’agrandir à volonté la quantitéde données disponibles; les méthodes pour simuler ces données sont explicite-ment détaillée.