À propos du CRIM

Interaction personne-machine et ergonomie cognitive

Les modes d’interaction avec les systèmes deviennent de plus en plus variés et sophistiqués. Plusieurs de nos travaux de recherche exploitent l’analyse visuelle de l’utilisateur pour améliorer l’interaction personne-machine. L’examen du regard et de l’attention visuelle, l’identification des gestes, le suivi des mouvements musculaires du visage et la reconnaissance des expressions faciales sont exploités pour mieux comprendre les intentions de l’utilisateur et lui offrir un contrôle plus convivial d’un système. Par ailleurs, dans des contextes de formation ou de service aux usagers, les systèmes de vision par ordinateur peuvent servir à analyser le comportement ainsi que l’état émotionnel de sujets humains. Par exemple, ils permettent de déceler des signes de stress, de fatigue ou de distraction. Le développement de nos technologies s’appuie sur une solide expertise en ergonomie cognitive. De plus, nous détenons une certification FACS (Facial Action Coding System) pour la classification des expressions faciales.

Technologies  associées : Reconnaissance globale d’expressions faciales, logiciel de synchronisation vidéo pour eye-tracker et manette de jeu, détecteur de mouvements faciaux en éclairage infra-rouge.

 

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Événement à venir

  • Gestion de l'innovation 2020 - Événement Les Affaires
    10/09/20 8h30
    Présentation en ligne
    Le CRIM est fier d'être partenaire de la 7e édition de la conférence Gestion de l'innovation organisée par les Événement Les Affaires. Présentation en ligne.
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  • Le CRIM prend aussi part à des grands projets de recherche nationaux et internationaux visant à répondre à d’import… https://t.co/rNyN1KKyhp
  • AQT RT @aqtech: [#LecturedujourAQT] Notre #membreAQT, @UEAT, ainsi que notre partenaire de l'écosystème techno, le @CRIM_ca élaborent un systèm…

Publications récentes

  • The Indigenous Languages Technology Project at NRC Canada: an empowerment-oriented approach to developing language software

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  • On the use of the i-vector speech representation for instrumental quality measurement

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