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Enseignement-apprentissage du lexique des verbes : discussion lexicale et réemploi en CM2
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In: L'école primaire au XXIe siècle ; https://hal-unilim.archives-ouvertes.fr/hal-03374798 ; L'école primaire au XXIe siècle, Cergy Paris Université, Oct 2021, Cergy, France (2021)
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Décrire la syntaxe de l'oral dans les interactions du quotidien. Pourquoi et pour quoi ?
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In: Description de l’oral et méthodes d’analyse en linguistique : perspectives actuelles Hommage à Claire Blanche-Benveniste ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03404353 ; Description de l’oral et méthodes d’analyse en linguistique : perspectives actuelles Hommage à Claire Blanche-Benveniste, Christophe Benzitoun (ATILF), Oct 2021, Nancy, France ; https://colloque-cbb.sciencesconf.org/ (2021)
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Intégration de tâches: étiquetage morpho-syntaxique, analyse syntaxique et analyse sémantique traités comme une tâche unique
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In: Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale ; Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03265885 ; Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2021, Lille, France. pp.268-269 (2021)
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Modeling the neural network responsible for song learning ; Modélisation du réseau neuronal responsable de l'apprentissage du chant chez l'oiseau chanteur
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03217834 ; Modeling and Simulation. Université de Bordeaux, 2021. English. ⟨NNT : 2021BORD0107⟩ (2021)
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Outils numériques pour l’apprentissage de la grammaire en français langue d’enseignement : Quels analyseurs pour les appréhender ?
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In: 10e Conférence sur les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03287738 ; 10e Conférence sur les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain, Marie Lefevre, Christine Michel, Jun 2021, Fribourg, Allemagne. pp.288-293 (2021)
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Analysis of cortical activity for the development of brain-computer interfaces for speech ; Analyse d'activité corticale pour le développement d'interfaces cerveau-machine pour la parole
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03578854 ; Bioinformatics [q-bio.QM]. Université Grenoble Alpes [2020-.], 2021. English. ⟨NNT : 2021GRALS022⟩ (2021)
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Enseignement/apprentissage du français dans les Balkans ; Enseignement/apprentissage du français dans les Balkans: Points de vue et études de cas
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In: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03294165 ; Aracne, 2021, Lingue d’Europa e del Mediterraneo, 9791259941992 ; http://www.aracneeditrice.it/ (2021)
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Multilingualism and languages teaching-learning process in Dogon country (Mali) ; Multilinguisme et enseignement / apprentissage des langues en Pays dogon (Mali)
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03324343 ; Linguistique. Université Paul Valéry - Montpellier III, 2021. Français. ⟨NNT : 2021MON30010⟩ (2021)
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Automatic risk detection system by audiovisual signal processing ; Système de détection automatique de risques par traitement de signaux audiovisuels
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03602318 ; Signal and Image processing. Université Polytechnique Hauts-de-France; Institut national des sciences appliquées Hauts-de-France, 2021. English. ⟨NNT : 2021UPHF0040⟩ (2021)
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Abstract:
The automatic analysis of human behavior is experiencing an unprecedented interest in psychology, linguistics, neuroscience, computer science and automation. This interest is further enhanced by the recent success of machine learning algorithms in perceptual tasks. Since facial expression and voice intonation are representative of a person's emotional state, our work aims at detecting and predicting risky situations by analyzing the cognitive state of a human operator from audio-visual signals. In this work, we discuss the di_erent approaches and techniques of machine learning for emotion recognition. We show how deep learning neural networks, in particular convolutional neural networks, have contributed to emotion recognition in a multi-label and multi-task context. For imagebased emotion recognition, taking into account the context in which the action takes place, we propose an original architecture for the extraction of characteristic attributes: a body module, Xception network, is dedicated to the extraction of attributes of the person's emotions and a scene module, modi_ed VGG16 network, for the extraction of attributes of the whole scene. The outputs of these two modules constitute the inputs of a 3rd module, a multilayer network, composed of a fusion part of the two feature vectors and a decision part for emotion recognition. We also present an architecture for voice-based emotion recognition. We introduce the principle of the "Fingerprint" of the emotional state and the concept of emotional breakdown which will be an indicator of a sudden and unexpected change of the emotional state. The results obtained in an experimental process are discussed. ; L'analyse automatique du comportement humain connait un intérêt croissant en psychologie, linguistique, neuroscience, informatique et en automatique. Cet intérêt prend encore plus d'ampleur au vu des récents succès des algorithmes d'apprentissage automatique dans les t^aches de perception. Comme l'expression du visage et l'intonation de la voix sont des données représentatives de l'état émotionnel d'une personne, notre travail vise à détecter et prédire des situations à risque en analysant l'état cognitif d'un opérateur humain à partir de signaux audio-visuels. Dans ce travail, nous discutons les différentes approches et techniques d'apprentissage automatique pour la reconnaissance d'émotions. Nous montrons ce que les réseaux de neurones à apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutifs, ont apporté à la reconnaissance d'émotions dans un contexte multi-label et multi-tâche. Dans le cadre de la reconnaissance d'émotions à partir d'images en prenant en considération le contexte dans lequel se déroule l'action, nous proposons une architecture originale pour l'extraction des attributs caractéristiques : un module corps, réseau Xception, est dédié à l'extraction d'attributs des émotions de la personne et un module scène, réseau VGG16 modifié, pour l'extraction des attributs de la scène entière. Les sorties de ces deux modules constituent les entrées d'un 3e module, réseau multicouche, composé d'une partie fusion des deux vecteurs de caractéristiques et d'une partie décision pour la reconnaissance d'émotions. Nous présentons aussi une architecture pour la reconnaissance d'émotions à partir de la voix. Nous introduisons le principe du "Fingerprint" de l'état émotionnel et le concept de rupture émotionnelle qui sera un indicateur d'un changement brutal et inattendu de l'état émotionnel. Les résultats obtenus lors d'un processus expérimental sont discutés.
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Keyword:
[SPI.AUTO]Engineering Sciences [physics]/Automatic; [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing; Apprentissage automatique; Apprentissage profond; CNN; Deep Learning; Détetection de risques; Emotion recognition; Emotional Breakdown; Machine Learning; Reconnaissance d'émotions; Risk detection; Rupture émotionnelle
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03602318/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03602318
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03602318/file/Bendjoudi_Ilyes.pdf
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Influencer detection in social media ; Détection des influenceurs dans des médias sociaux
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03640442 ; Ordinateur et société [cs.CY]. Institut National des Langues et Civilisations Orientales- INALCO PARIS - LANGUES O', 2021. Français. ⟨NNT : 2021INAL0034⟩ (2021)
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Intelligent gamification for individualized dyslexia remediation and in-home therapy ; Gamification intelligente pour une remédiation à domicile et individualisée de la dyslexie
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03585122 ; Psychology. Université Paris-Saclay, 2021. English. ⟨NNT : 2021UPASW002⟩ (2021)
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Representation learning of writing style, application to news recommendation ; Apprentissage de la représentation du style écrit, application à la recommandation d’articles d’actualité
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03420487 ; Apprentissage [cs.LG]. Université Paris-Saclay, 2021. Français. ⟨NNT : 2021UPASG010⟩ (2021)
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Hate speech and offensive language detection using transfer learning approaches ; Détection du discours de haine et du langage offensant utilisant des approches de Transfer Learning
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03276023 ; Document and Text Processing. Institut Polytechnique de Paris, 2021. English. ⟨NNT : 2021IPPAS007⟩ (2021)
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Multi-domain Neural Machine Translation ; Traduction automatique neuronale multidomaine
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03546910 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Paris-Saclay, 2021. English. ⟨NNT : 2021UPASG109⟩ (2021)
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Unsupervised Learning of Intuitive Physics from Videos ; Apprentissage non-supervisé de la physique intuitive
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03530321 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Ecole Normale Superieure de Paris - ENS Paris, 2021. English (2021)
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Emerging linguistic universals in communicating neural network agents ; Les universaux linguistiques émergeant dans les réseaux de neurones communicants
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In: https://hal.inria.fr/tel-03536320 ; Cognitive science. Ecole doctorale cerveau-cognition comportement (ED3C), 2021. English (2021)
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La place des gestes pédagogiques en grande section de maternelle
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In: Journée Scientifique de SFERE-Provence ; https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-03392061 ; Journée Scientifique de SFERE-Provence, Sep 2021, Marseille, France ; https://joursfere2021.sciencesconf.org/ (2021)
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Multimodal Coarticulation Modeling : Towards the animation of an intelligible talking head ; Modélisation de la coarticulation multimodale : vers l'animation d'une tête parlante intelligible
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In: https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03203815 ; Intelligence artificielle [cs.AI]. Université de Lorraine, 2021. Français. ⟨NNT : 2021LORR0019⟩ (2021)
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Former les enseignants de LSF au second degré : regard sur cinq années d’expérience
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In: ISSN: 0023-8376 ; Les Langues Modernes ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03212267 ; Les Langues Modernes, Association des professeurs de langues vivantes (APLV), 2021, Enseignement et apprentissage des Langues des Signes : perspectives historiques, sociales et linguistiques ; https://www.aplv-languesmodernes.org/spip.php?article8577 (2021)
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Le cours hybride en classe multiniveaux : Vers un dispositif au service de la pédagogie différenciée pour gérer l’hétérogénéité dans l’apprentissage des langues.
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In: Congrès ONELA 2021 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03349961 ; Congrès ONELA 2021, Oct 2021, Toulouse, France (2021)
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