Changed on 19/10/2020
Antitza Dantcheva, chercheuse au sein de l’équipe Stars au centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée est lauréate de la bourse ANR JCJC (Jeunes chercheuses et jeunes chercheurs). Elle travaille actuellement sur des applications concrètes allant de la sécurité au domaine de la santé.

Visage et émotions sont uniques

Lire les visages est à la portée de chacun, ou presque : en regardant un visage, il est possible de déduire l’identité, le genre mais aussi l’âge, les origines ethniques ou encore l’intelligence d’une personne. « Désormais, grâce aux algorithmes les plus développés, comme ceux de deep learning, nous pouvons aller au-delà de cette simple analyse en lisant des traits supplémentaires », explique Antitza Dantcheva, lauréate de la bourse ANR JCJC et membre de l’équipe Stars. « La découverte de caractéristiques supplémentaires dans un visage nous permet, grâce à la vision par ordinateur, d’identifier des états mentaux ou psychologiques. »

Depuis neuf ans, Antitza Dantcheva s’est spécialisée dans le domaine de l’analyse faciale : après une thèse de doctorat à Eurecomet Telecom ParisTech terminée en 2011, elle a été boursière postdoctorale dans les universités américaines de Michigan State et de West Virginia avant de rejoindre Inria en 2014 grâce à l’obtention de bourses Marie Curie et Labex.

Dans le cadre de son projet de recherche "Envision : Computer Vision for Automatic holistic analysis of Humans" qui vient de démarrer, la chercheuse, aidée par un étudiant en thèse et un postdoc, ambitionne de développer des méthodes fiables de reconnaissance faciale et d’étudier des états mentaux et psychologiques plus avancés. L’objectif est aussi de démontrer à quel point un visage et ses émotions sont uniques. Le projet, qui s’appuie sur l’image et la vidéo, est particulièrement innovant car il utilise des algorithmes capables d’analyser des données à grande échelle.

Méthode pour la reconnaissance de l’activité et de l’expression faciales
A. Dantcheva, P. Bilinski, H. Nguyen, J.-C. Broutart, F. Bremond. Expression Recognition for Severely Demented Patients in Music Reminiscence-Therapy. European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Aug 2017, Kos island, Greece. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01543231

Détecter de possibles attaques terroristes

Parmi les nombreuses applications de ces travaux : la sécurité dans les aéroports ou les lieux publics. « Après les récentes attaques terroristes, l’Europe a entrepris un débat plus approfondi sur l’utilisation de la biométrie multimodale et à grande échelle pour la protection et la sécurité des citoyens, explique la chercheuse. Grâce à une analyse poussée du visage, nos recherches pourraient permettre dans un avenir lointain de détecter de possibles attaques terroristes. Nous pourrions identifier des récurrences d’émotions ou de comportements chez un certain nombre de sujets dans des environnements surpeuplés. » 

Aider les malades d’Alzheimer

Un autre axe de développement concerne le domaine de la santé. Dans le cadre de sa participation dans CobTek, une équipe d’accueil de l’université Nice Sophia Antipolis (voir encadré), la chercheuse s’est tout particulièrement intéressée aux patients souffrant de la maladie d’Alzheimer. La reconnaissance des expressions chez ces patients est en effet essentielle dans la mesure où ces sujets ont perdu une grande partie de leurs capacités cognitives et parfois leur habileté à communiquer verbalement.

Si ce processus est inévitable, il est possible de développer des solutions pour retarder l’arrivée des symptômes en favorisant une vie plus active des malades. C’est l’objet d’un autre travail d’Antitza Dantcheva. Elle utilise la reconnaissance d’expressions faciales dans le cadre de thérapies par la musique : « L’objectif est de développer des algorithmes pour identifier de façon objective les musiques qui ont une résonance pour ces patients. À partir de là, ces personnes sont ainsi capables de revivre complètement les souvenirs associés à cette musique et, débarrassées de leur anxiété, deviennent plus indépendantes et aptes à accomplir à nouveau des actes de la vie quotidienne. » L’étude s’appuie actuellement sur quelque 200 patients. Mais l’élargissement du nombre de données pourrait permettre d’étendre considérablement le champ d’action de cette recherche.

« Ce projet pourrait réduire les coûts financiers de la maladie, indique Antitza Dantcheva. Mais il s’agit surtout d’assurer la promotion d’une gestion autonome du patient et de sa propre prise en charge. » Au début de la décennie, quelque 35 millions de personnes dans le monde souffraient de démence.

 

CoBTek place les nouvelles technologies au service du patient âgé

Créée en janvier 2012, CoBtek (Cognition - Behaviour - technologie) est une équipe d’accueil de l’université de Nice Sophia Antipolis. L’un de ses objectifs est de parvenir à développer de nouvelles connaissances sur les patients âgés à l’aide de nouvelles technologies. En collaboration avec le CMMR de Nice (Centre mémoire de ressources et de recherche), l’équipe CobTek a ainsi mené une expérimentation sur les patients atteints de la maladie d’Alzheimer : « Il est difficile pour un médecin de se rendre compte de l’état réel d’un patient atteint d’Alzheimer dans la mesure où le sujet souffre de troubles cognitifs plus ou moins sévères, explique François Brémond, directeur de recherche chez Inria. Or, un diagnostic précis peut permettre à un praticien de prendre la bonne décision quant au meilleur encadrement : maison d’accueil ou encore domicile. » 

Test cognitif
© Inria / Photo H. Raguet

Grâce aux nouvelles technologies, l’équipe CobTek a élaboré un test sous forme de parcours cognitif pour remplacer le questionnaire classique, qui est subjectif. « Plus rapide, ce questionnaire revêt un caractère ludique mais permet aussi de valider certaines fonctions cognitives et motrices », explique le directeur de recherche. En s’appuyant sur les techniques de vision par ordinateur, l’équipe CobTek a également développé de nouveaux algorithmes destinés à analyser les vidéos de patients dans différentes situations : « À partir de ces vidéos, nous allons pouvoir mesurer la fragilité de la marche d’une personne ou encore la façon dont elle réalise une tâche spécifique de la vie quotidienne, et tout particulièrement si elle parvient à effectuer cette tâche en respectant la consigne donnée », poursuit François Brémond. Pour le médecin, ces données permettent ainsi d’aboutir à un diagnostic beaucoup plus précis et plus précoce : « À partir de l’ensemble des données recueillies, nous pouvons également réaliser des statistiques sur l’ensemble des patients qui consultent au Centre mémoire de ressources et de recherche afin d’améliorer leur prise en charge et leur qualité de vie. »