Dans le cadre de la vision par ordinateur, la facon d'aborder les problemes est delicate. En ce qui concerne la detection des premiers indices visuels, tels que les contours ou les regions, l'approche theorique est difficile, car le but n'est pas clairement defini. Notre approche consiste a avancer pas a pas vers une solution satisfaisante en nous preoccupant essentiellement de la gestion des informations pour traduire une expertise humaine. Nous proposons des principes simples pour une gestion efficace des informations, tels que l'accumulation des informations, leur complementarite, leur "objectivite" et leur "liberte" de mouvement. Ces principes mettent en avant les problemes de controle, d'adaptation au contexte local et l'organisation de l'algorithme. Une structure de controle incrementale nous semble particulierement efficace pour mettre en oeuvre nos principes et preparer une strategie heuristique. Ainsi, en "copiant" notre expertise, nous avons realise un nouveau detecteur de contours avec seuillage adaptatif dont les resultats nous paraissent meilleurs que ceux obtenus avec des detecteurs classiques sur de nombreuses images. Ce detecteur ne necessite l'utilisation d'aucun seuil et detecte a la fois les contours de type "marche" et les contours de type "trait". Nous proposons egalement un algorithme de cooperation entre un processus de croissance de region par agregation de pixels et notre detecteur de contours. Comparee a d'autres techniques de cooperation, notre structure de controle est beaucoup plus souple, la gestion des informations ayant ete etudiee pour obtenir au moment opportun, a l'endroit desire, les informations complementaires permettant un meilleur controle de la decision. Il reste toutefois a parfaire notre cooperation en exploitant plus d'informations, en particulier au niveau de la forme des regions generees. Notre conclusion est que la segmentation souffre peut-etre d'une modelisation trop restrictive. Pour progresser dans ce domaine, il faut sans doute aborder les problemes differemment.

This master’s thesis is dealing with recognition of an easy static gestures in order to computer controlling. First part of this work is attended to the theoretical review of methods used to hand segmentation from the image. Next methods for hang gesture classification are described. The second part of this work is devoted to choice of suitable method for hand segmentation based on skin color and movement. Methods for hand gesture classification are described in next part. Last part of this work is devoted to description of proposed system.