Survol de Windows RT et de son architecture

Survol de Windows RT et de son architecture

Détection de facultés affaiblies

  Plusieurs sources définissent l’état de facultés affaiblies chez un individu de façons différentes. Pour la plupart des Québécois, la notion de facultés affaiblies est directement liée avec la notion de quantité limite d’alcool dans le sang légale pour être en mesure de conduire un véhicule motorisé soit 8 mg/ 100 mL ou très souvent identifiée par « .08 » (0 .08 g/L). Pour le Thésaurus de l’activité gouvernementale du Gouvernement du Québec [28], il s’agit d’un état où « ses capacités sont diminuées en raison d’une consommation d’alcool ou de drogue ». Pour la SAAQ [21] , en plus de la consommation d’alccol et de drogues, on ajoute la consommation de médicaments qu’ils soient sous ordonnance ou non. Même chose du côté de la Gendarmerie Royale du Canada (GRC) [26]. Bien que souvent liée seulement à l’alcool dans la conception culturelle qué- bécoise et canadienne, la notion de facultés affaiblies s’applique aussi aux drogues et aux médicaments pour les 3 organismes. Par contre, ce travail ne prends en compte que la détection de l’alcool, malgré que souvent, les réactions aux drogues et médicaments sont souvent semblables. Depuis quelques années, la SAAQ fait de la sensibilisation auprès des conducteurs québécois afin de tenter de prévénir des morts reliées à la fatigue au volant.

  Bien que les symptômes de la fatigue au volant s’apparentent beaucoup à ceux éprouvés lorsqu’un individu est sous l’effet d’une substance, on ne considère pas la fatigue au volant comme étant des facultés affaiblies. Dans ses publications, la SAAQ mentionne « Entre 17 et 19 heures d’éveil, vos capacités physiques et mentales équivalent à celles d’une personne ayant un taux d’alcool dans le sang de 50 mg / 100 ml (0,05) » [23J. Bien que ce soit le cas, selon Citek et al. [14], les individus déprivés de sommeil passent avec succès les tests « Field Sobriety Test » (FST) utilisés par les policiers afin de détecter une personne souffrant des facultés affaiblies. Donc, bien que les symptômes soient similaires, impossible d’inclure la fatigue ou sommeil au volant comme faisant partie des sources d’un individu étant sous l’effet des facultés affaiblies. Mentionné précédemment, les FST sont une batterie de tests developpés par la NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration). Les premiers de ces tests sont apparus dans l’étude commandé par l’organisme fédéral en 1975 et publiés dans l’étude de Harris et al. [39], en 1980. Au total, cette étude présentera 20 tests ou indices étant observables chez un individu lorsqu’il dépasse la limite de .10 . Parmi ces tests, on retrouve entre autre le test du nystagmus horizontal, le toucher du nez avec un doigt, le traçage d’un parcours de labyrinthe, le comptage de nombre en ordre décroissant.

Analyse d ‘image

  L’analyse d’image est une discipline qui unit les mathématiques et l’informatique , puisque le traitement d’image est souvent basé sur des équations mathématiques étant donné qu’une image est représentée informatiquement par une ou plusieurs matrices. Cette section présente des techniques et des approches d’analyse qui sont considérées dans le développement de l’application tout en se spécialisant dans l’analyse d’image de visages, d’iris et de pupilles.Une technique simple, mais souvent efficace, de recherche d’images est la recherche par histogrammes de couleur. Bien que l’on définit les histogrammes de couleur RGB comme étant des espace en trois dimensions, la théorie s’applique souvent aux images en niveaux de gris à l’aide des valeurs d’intensité de couleur qui forment un histogramme à une dimension que l’on défini comme histogramme d’intensité. Comme décrite dans Chakravarti et al. [12] et Hussain et al. [13], la technique est relativement simple. La première étape consiste à bâtir une bibliothèque d’images avec des résultats positifs et en stockant leur résultats d’histogramme. Par la suite, la recherche d’image se fait en comparant l’histogramme de l’image recherché aux histogrammes présents dans la bibliothèque en calculant la distance euclidienne entre ces deux histogrammes. Bien que cette technique soit conceptuellement simple, plusieurs chercheurs ont amené des précisions et developpé la technique. Un des premiers a été Otsu dans un article publié en 1979 [72] qui a défini une technique de sélection basé sur un histrogramme de niveau de gris permettant la détermination du seuil optimal séparant les deux modes d’un histogramme bimodal. Certains chercheurs se sont penchés sur l’amélioration de la technique de l’histogramme comme Laptev, dans 2 articles publiés en 2006 [56J et 2009 [57], qui a développé deux nouvelles techniques, soit l’utilisation d’histogrammes locaux afin d’identifier des ·zones d’intérêts ainsi que l’utilisation de l’apprentissage automatique via l’algorithme AdaBoost.

Développement mobile

  Bien que le développement d’applications mobiles soit devenu une branche du développement d’application en général, cette spécialité a des caractéristiques et des défis bien à elle.Dans son article [102], Wasserman détaille 8 différences majeures entre le développement d’application standard et le développement mobile. Il s’agit de l’interaction avec d’autres applications, gérer l’interaction avec les différents capteurs sur les appareils, les applications hybrides , les familles d’appareils , la sécurité, l’interface utilisateur, les tests et la consommation d’énergie. Chacune de ces caractéristiques seront discutées dans cette section. Pour plusieurs entreprises, le passage au développement mobile amène un questionnement profond à savoir si la réutilisation de code existant, et souvent datant de plusieurs années, est pertinent ou doit être réécrit du début.De plus, plusieurs de ces logiciels ont été écrits il y a plusieurs années, sont stables et ne changent que très rarement. Comme le mentionne Rick Leander dans son article [58], le mobile ajoute une pression supplémentaire aux départements de TI provenant des utilisateurs et des clients voulant utiliser de nouvelles façons d’interragir avec leur travail. Le même questionnement doit également être fait lorsque l’application mobile développée doit rouler sur différentes plateformes. Puisque les différentes plateformes n’utilisent pas la même langage de programmation à la base (Objective-C pour iOS , Java pour Android, .NETjC# j VB pour Windows) , il peut être difficile de réutiliser le même code sans avoir à le réécrire en différents langages. De plus, une autre difficulté est la différence de fonctionnement entre les plateformes. Un exemple pertinent donné dans Joorabchi et al. [50] mentionne les différentes façons que les notifications arrivent aux appareils. Pour iOS , tout passe par les serveurs d’Apple sans que l’application ne soit réveillée, ce qui est tout le contraire pour Android.

Conclusion

  En conclusion, ce projet de recherche nous a permis de fusionner deux domaines totalement différents soit celui de la physiologie et de l’informatique et qui, à priori, n’ont pas de lien communs forts. Par contre, plus les techniques d’analyses d’images sont développées et plus la qualité, l’efficacité et la fiabilité du matériel informatique et vidéo augmente plus les possibilités de lier des domaines totalement distincts afin de résoudre des problèmes complexes deviennent réelles. La problématique détaillée de conception d’une application mobile permettant de détecter une personne ayant les facultées affaiblies à partir de l’analyse de plusieurs séquences vidéo et de trois tests distincts est présentée en détail dans le premier chapitre de ce document.Le second chapitre de ce mémoire présente une introduction générale aux concepts physiologiques de l’humain et du comportement des yeux lorsqu’il y a présence de symptômes de facultés affaiblies, aux différentes techniques d’analyse d’images utilisées dans le processus de conception, ainsi qu’aux caractéristiques et aux problématiques auquelles sont confrontés les développeurs d’applications mobiles. La méthodologie développée quant aux différentes techniques d’analyse d’image utilisées ainsi qu’aux principes de conception de logiciel mobile sont décrits dans le 3e chapitre. Ce chapitre présente aussi en détailles décisions prises quant à la conception de l’application mobile. L’application mobile développée dans le cadre de ce travail est un exemple des applications mobiles modernes soit une application qui se doit de fonctionner sur différentes plateformes et ayant différentes interfaces utilisateur tout en s’exécutant à partir du même code source. L’aspect multi-plateforme est certes un défi pour les entreprises et les développeurs , mais il permet de rejoindre plus d’utilisateur qu’un produit monoplateforme. Le développement d’un produit permettant de rendre un processus difficile à exécuter est possible grâce aux recherches et aux tests sur le terrain ainsi qu’aux retours d’information du terrain. Ceci permet entre autre à des industries d’augmenter leur efficacité de production avec un meilleur contrôle qualité ou dans le cas qui nous concerne de permettre de pouvoir améliorer le bilan de la sécurité routière en évitant de laisser un conducteur présentant des symptômes de facultés affaiblies sur nos routes.

Table des matières

1 Introduction et présentation de la problématique de recherche 
2 Revue de la littérature
2.1 Détection de facultés affaiblies
2.2 Analyse d’image
2.3 Développement mobile
3 Méthodologie et cadre expérimental 
3.1 Choix de la plateforme
3.2 Présentation de la plateforme choisie
3.2.1 Survol de Windows RT et de son architecture
3.2.2 Sauvegarde des données
3.3 Algorithmes utilisés pour les différents tests
3.3.1 Algorithme général de détection de l’iris
3.3.2 Détails des étapes de l’algorithme
3.3.3 Mesure de la variation du diamètre de la pupille par rapport au temps (Réaction au changement de luminosité)
3.3.4 Mesure du diamètre de la pupille en condition de lumière stable (Repos)
3.3.5 Test du nystagmus horizontal
3.4 Présentation de l’application développée
3.5 Conclusion
4 Résultats et interprétation
4.1 Discussion
5 Conclusion 
A Procédure pour administrer le SFST de la NHTSA 
B Questionnaire actuel des symptômes de facultés affaiblies
C Spécifications techniques de la Surface 2 de Microsoft

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