Mécanique Modélisation du comportement dynamique du couple ...

Chapitre 4.Evolution de l’outil de simulation et corrélation des résultats4. calcul des transformations qui alignent les landmarks,5. déformation des signaux.Difficilement automatisable, le choix des landmarks représente la première difficulté. Ils sontsouvent déterminés manuellement ce qui rend ce recalage non-universel. De plus, la qualitédes résultats est liée aux transformations utilisées pour déformer les signaux. Un recalagelinéaire donne souvent de moins bons résultats qu’un recalage non-linéaire particulièrementdans le cas de signaux complexes.J.P. Bianchi [3] a montré que pour un signal simple les résultats sont relativement bons bienqu’ils soient fortement liés aux choix des landmarks. Aussi, dans notre cas, pour le recalagedes simulations sur les mesures, il est nécessaire de filtrer les hautes fréquences pour enleverle bruit, les phénomènes transitoires, etc.J. Bigot [4] propose, pour le domaine bio-médical, une méthode qui permet de déterminerautomatiquement les landmarks d’une image. Cette méthode est basée sur la détection descontours de l’image par une décomposition en ondelettes ce qui la rend robuste au bruit.De plus la mise en correspondance des landmarks est réalisée par un algorithme complexe(Thin Plate Spline - Robust Point Matching) donnant de meilleurs résultats qu’une simplesuperposition des landmarks les plus proches. Cette méthode donne d’excellents résultatspour une image.Une adaptation de ces techniques aux signaux 1D que nous étudions donnerait sans aucundoute des résultats également très bons. Néanmoins, très lourdes à développer, ces méthodesont été laissées de coté au bénéfice de méthodes continues.4.2.3 Recalage continu : algorithmes DTW et COWLe recalage continu n’effectue pas un recalage des signaux à partir d’une transformationétablie sur quelques points particuliers. Le recalage du signal se fait par dilatation ou compressionde portions du signal considérées dans leur globalité.Parmi les nombreuses méthodes disponibles dans la littérature, dans ce travail, les méthodesDTW 2 et COW 3 ont été retenues pour leur efficacité.Initialement développée pour la reconnaissance de la parole [39] –et ensuite reprise dansdiverses applications (le Data mining [45], la reconnaissance de mouvements [29], etc.)– laméthode DTW est utilisée pour le recalage de signaux.2 DTW : Dynamic Time Warping3 COW : Correlation Optimized Warping115