Apprentissage Non Supervisé D'une Représentation
Il y a 2 mois
**Apprentissage non supervisé d'une représentation émotionnelle latente dans le domaine des sciences de l'alimentation**:
- Réf **ABG-121502**
- Sujet de Thèse- 20/03/2024- Autre financement public- CENTRALESUPELEC- Lieu de travail- Rennes - Bretagne - France- Intitulé du sujet- Apprentissage non supervisé d'une représentation émotionnelle latente dans le domaine des sciences de l'alimentation- Champs scientifiques- Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)
- Informatique
- Numérique
- Mots clés- IA ; Unsupervised/self-supervised learning ; machine learning ; emotion analysis**Description du sujet**:
**Contexte**
Cette thèse fait partie du projet AiMotions (2024-2028) financé par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR). AiMotions est une contribution conjointe sans précédent de l'intelligence artificielle, de la vision par ordinateur et de l'informatique affective à la science alimentaire.
AiMotions vise à contribuer à une meilleure compréhension des comportements alimentaires, via l'analyse automatique des émotions en mangeant. Les états émotionnels influencent les comportements alimentaires, notamment la motivation à manger, le choix alimentaire ou la quantité de nourriture ingérée [1a, 1b]. Cependant, comprendre pourquoi et comment les émotions ont un impact positif ou négatif sur les comportements alimentaires reste un vaste sujet de débat [2a]. L'une des principales raisons est que la plupart des études en sciences de l'alimentation collectent des commentaires émotionnels en utilisant uniquement des questionnaires auto-rapportés [2b]. Disposer de données implicites impartiales (mesures physiologiques, activité cérébrale, expressions faciales), acquises dans un contexte écologique, devrait améliorer la qualité de l'analyse et donner de nouvelles perspectives pour la recherche fondamentale et appliquée.
**Description et objectifs**
Pour réussir, AiMotions vise à développer un nouveau framework basé sur l’IA pour capturer et analyser les réponses émotionnelles suscitées par la nourriture.
L’adoption d’une méthode non supervisée pour extraire des informations objectives sur les émotions est motivée par les raisons suivantes:
l'étiquetage des expressions faciales dans les vidéos nécessite une annotation fastidieuse et sujette aux erreurs des experts qui doivent extraire et étiqueter manuellement les informations spatio-temporelles des émotions dans chaque image;
l’écart de performance entre les méthodes supervisées et auto/non supervisées se réduit [3].
Les dernières avancées en termes d'algorithmes non/auto supervisés permettant la réduction de dimension (embedding), tels que les Variational Autoencoders (VAE) [4a,4b] ou Dynamic VAE [4c], semblent parfaitement s'adapter et seront étudiés pour répondre aux spécificités des réactions émotionnelles.
Pour faire face aux défis spécifiques à la Food Science, tels que les occlusions (verre,) et les mouvements spécifiques du visage (mastication), l'objectif est d'enrichir ces systèmes d'IA en les combinant à la détection d'objets et de mouvements spécifiques au domaine, présents dans les vidéos faciales. L'objectif est ainsi que renforcer un système non supervisé avec des informations pertinentes plus discriminantes. La confiance dans le modèle sera quantifiée par un score de confiance, c'est-à-dire un indicateur de performance sur l'incertitude de la prédiction du modèle.
Le résultat principal de ce processus d’intégration est la création d’un espace émotionnel continu dans lequel seront projetées les différentes entrées d’une base de données Food Science. Même si les données projetées ne sont pas étiquetées, leur position dans l’espace indique la proximité ou la distance entre des ensembles de données, sur le plan émotionnel. L'utilisation de caractéristiques objectives garantit une plus grande fiabilité et confiance dans les projections résultantes dans l'espace multidimensionnel des émotions et offre une interprétation et un étiquetage a posteriori de l'espace pour les expérimentations en science alimentaire.
La publication dans des conférences et journaux de haut rangs est visée (tels que PAMI, TAC, CVIU, PRL pour les journaux ou CVPR, ICCV, ECCV, FG, pour les conférences). Des publications dans le domaine des Food Science, conjointes avec les autres partenaires du projet ANR seront aussi envisagées.
**Références**
**Nature du financement**:
- Autre financement public**Précisions sur le financement**:
- Projet ANR aiMotions**Présentation établissement et labo d'accueil**:
- CENTRALESUPELEC**Environment de travail**
Le doctorant sera encadré par Catherine SOLADIE et rejoindra l'équipe AIMAC du laboratoire IETR, situé sur le campus de CentraleSupélec à Rennes (Bretagne, France).
L'école CentraleSupélec propose un hébergement sur le campus.
Le doctorant bénéficiera de l'environne
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