SCD-Universite de Rennes 1 Multimodal anomaly detection in discourse using speech and facial expressions Détection d'anomalie dans le discours en utilisant la voix et les expressions faciales anomalieexpressions facialesparoleapprentissage artificiel anomalyfacial expressionsspeechmachine learning Multimodalité (linguistique) Informatique Thèses et écrits académiques Expression du visage Thèses et écrits académiques Apprentissage automatique Thèses et écrits académiques Cette thèse traite de la détection multimodale des anomalies dans le discours en utilisant les expressions faciales et l'expressivité dans la voix. Ces deux modalités sont des vecteurs d’émotions, des intentions, et peuvent refléter l'état d'esprit d'un être humain. Dans ce travail, un corpus de discours contenant des anomalies induites ou actées a été construit. Il a permis de mettre à l'épreuve une chaîne de détection à base de classification semi-supervisée. GMM, One Class SVM et Isolation Forest sont quelques exemples de modèles utilisés. Cela a également permis d'étudier la contribution de chacune des modalités et leur apport conjoint sur l'efficacité de la détection. This thesis is about multimodal anomaly detection in discourse using facial expressions ans speech expressivity. These two modalities are vectors of emotions, intentions, and can reflect the state of mind of a human being. In this work, a corpus on discourse containing some induced and acted anomalies has been built. This corpus has enabled testing a detection chain based on semi-supervised classification. GMM, One class SVM and Isolation forest are examples of models that have been used. It also has enabled to study the contribution of each modality and their joint contribution to the detection efficiency. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 13810 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/ba3c1328-ea95-46c9-8767-1d063328a837 Fayet Cédric 1992-10-21 FR 23844225X contact@cfayet.eu 2018REN1S131 http://www.theses.fr/2018REN1S131 2018-12-18 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat Universite Bretagne LoirepartenaireRecherche_1 191639044 non ouiMarteauPierre-Françoisintervenant_1033981124 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 IRISA partenaireRecherche_2 026386909 ddc:004 MarteauPierre-FrançoisUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)Universite Bretagne Loire Communaute des etablissements d enseignement superieur et de recherche (ComuE) IRISA ASCII PDF 14141514