SCD-Universite de Rennes 1 Services e-santé basés sur la reconnaissance et la prédiction des activités quotidiennes dans les espaces intelligents E-health services based on the recognition and prediction of daily activities in smart spaces Services e-santé Maison intelligente Personnes âgées Activités de la vie quotidienne reconnaissance et prédiction E-Health Services Smart Home Seniors Activities of Daily Living Recognition and Prediction Télémédecine Thèses et écrits académiques Domotique Thèses et écrits académiques Capteurs (technologie) Thèses et écrits académiques Les progrès de la technologie des capteurs et leur disponibilité ont permis de mesurer diverses propriétés et activités des habitants dans une maison intelligente. Cependant, l’obtention de connaissances significatives à partir d’une grande quantité d’informations collectées à partir d’un réseau de capteurs n’est pas une tâche simple. En raison de la complexité du comportement des habitants, l’extraction d’informations significatives et la prédiction précise des valeurs représentant les activités futures d’un occupant sont des défis de recherche [6]. L’objectif principal de notre travail de thèse est d’assurer une analyse efficace des données recueillies à partir des capteurs d’occupation dans une maison intelligente. A ce propos, ce travail se base sur la reconnaissance et l’évaluation des activités quotidiennes d’une personne âgée dans le but d’observer, de prédire et de suivre l’évolution de son état de dépendance, de santé et de détecter par la même occasion, la présence d’une perte ou d’une perturbation de l’autonomie en temps réel. Advances in sensor technology and their availability have measured various properties and activities of residents in a smart home. However, obtaining significant knowledge from a large amount of information collected from a sensor network is not a simple task. Due to the complexity of the behavior of the inhabitants, the extraction of meaningful information and the accurate prediction of values ​​representing the future activities of an occupant are research challenges. The main objective of our thesis work is to ensure an efficient analysis of data collected from occupancy sensors in a smart home. In this regard, this work is based on the recognition and evaluation of the daily activities of an elderly person in order to observe, predict and monitor the evolution of his state of dependence, health and to detect by the same occasion, the presence of a loss or a disruption of autonomy in real time. Electronic Thesis or DissertationText fr application/pdf1 : 3065 Kohttps://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/41ca10d6-b1aa-4621-a952-1c1dd78c639c Zaineb Liouane 1989-01-01 TN 237484749 liouane.zaineb@yahoo.fr 2018REN1S109 http://www.theses.fr/2018REN1S109 2018-06-30 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X École nationale d'Ingénieurs de Monastir (Tunisie)thesis.degree.grantor_2 094837910 Doctorat Universite Bretagne LoirepartenaireRecherche_1 191639044 non ouiWeisFrédéricintervenant_1121393372TayebLemloumaintervenant_208208596XMessaoudHassaniintervenant_3088001059 MATISSEecoleDoctorale_1 139007164 IRISA partenaireRecherche_2 026386909 ddc:004 WeisFrédéricTayebLemloumaMessaoudHassaniUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieÉcole nationale d'Ingénieurs de Monastir (Tunisie)MATISSEÉcole doctorale Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunications (Rennes)Universite Bretagne Loire Communaute des etablissements d enseignement superieur et de recherche (ComuE) IRISA ASCII PDF 3138961 confidentialité 2018-06-30 2020-06-30 restriction 2018-06-30 2020-06-30