MAAOUI Choubeila
Mes activités de recherche portent sur le traitement et l’analyse des signaux affectifs avec comme application principale la reconnaissance automatique de l’état émotionnel de la personne.
Mes travaux se focalisent sur l’interprétation des expressions faciales et des signaux physiologiques (fréquence cardiaque, respiration, température…) pour une communication homme-machine non verbale.
La reconnaissance automatique de l’état émotionnel de la personne par la machine est un domaine de recherche émergent et qui suscite un intérêt croissant, ce n’est cependant pas une tâche aisée.
Le phénomène à reconnaitre (émotion) est complexe et subtil, présentant des manifestations très diversifiées et dépendantes de nombreux facteurs (contexte social, culturel, personnalité du sujet, etc.).
Dans ce cadre, nous avons développé plusieurs aspects afin de développer un système de reconnaissance robuste. Cette étude nous a amené à:
- Détecter automatiquement des indices physiologiques et comportementaux pertinents pour la reconnaissance
- Construire un modèle émotionnel fiable basé sur une validation objective
- Améliorer le système d’acquisition physiologique en se basant sur une technologie sans contact
Mes enseignements s’inscrivent principalement dans le cadre de la Licence Sciences pour l’Ingénieur (SPI) ainsi que du Master Ingénierie Électrique, Électronique et Informatique Industrielle (IEEII), devenu depuis 2018 le Master Électronique, Énergie Électrique, Automatique (EEA). Ils couvrent un large spectre de disciplines, incluant l’informatique, l’informatique industrielle, l’automatique, ainsi que le traitement du signal et des images.
J’ai par ailleurs conçu et mis en place plusieurs unités d’enseignement, notamment en vision par ordinateur, en apprentissage automatique (Machine Learning) et en fusion multi-capteurs. Dans ce cadre, j’ai intégré mes thématiques de recherche aux contenus pédagogiques, en particulier le traitement des expressions faciales en vision par ordinateur, ainsi que la fusion de données issues des expressions faciales et des signaux physiologiques dans les approches multi-capteurs.
- Responsable GT National ASHM GDR MACS
- Co Responsable Commission Mention Automatique (CMA)Université de Lorraine
- Responsable thématique MSPRÉ Axe HESA
- Responsable Parcours Master I-MEEN (UFR SCIFA)
- Membre Elue du conseil de l’UFR SCIFA
- Membre Elue du conseil scientifique du Laboratoire LCOMS
- Membre de plusieurs comités de sélection pour des postes de professeur et de maître de conférences (MCF)