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.

 

Équipes

Réalisations

Publications

Événement à venir

  • HASE 2019
    3/01/19 2019h00
    Hangzhou, China
    Le CRIM présentera deux articles à la 19e édition du IEEE International Symposium on High Assurance Systems Engineering, qui se déroulera du 3 au 5 janvier 2019 à Hangzhou, Chine
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  • CANARIE RT @CANARIE_Inc: VESTA recueille les données des systèmes d'apprentissage en ligne quand les élèves lisent l'écran, sont distraits ou pense…
  • #startech_capsules | Entrevue @technopolys_qc avec @casaconnected, qui s'est donné la mission de révolutionner la f… https://t.co/QsF70CDKIg

Publications récentes

  • Towards Automatic Feature Extraction for Activity Recognition from Wearable Sensors: A Deep Learning Approach

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  • Checking Sequence Generation for Symbolic Input/Output FSMs by Constraint Solving

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