Cette thèse porte sur l'étude des méthodes de vision par ordinateur pour la reconnaissance de gestes naturels dans le contexte de l'annotation de la Langue des Signes. Les annotations de vidéo en LS sont réalisées manuellement par des linguistes ou experts en LS, ce qui est source d'erreur, non reproductible et extrêmement chronophage. De plus, la qualité des annotations dépend des connaissances en LS de l'annotateur. L'association de l'expertise de l'annotateur aux traitements automatiques facilite cette tâche et représente un gain de temps et de robustesse. Nous avons étudié un ensemble de méthodes permettant de réaliser l'annotation en glose. Dans un premier temps, nous cherchons à détecter les limites de début et fin de signe. Cette méthode d'annotation nécessite plusieurs traitements de bas niveau afin de segmenter les signes et d'extraire les caractéristiques de mouvement et de forme de la main. D'abord nous proposons une méthode de suivi des composantes corporelles robuste aux occultations basée sur le filtrage particulaire. Ensuite, un algorithme de segmentation des mains est développé afin d'extraire la région des mains même quand elles se trouvent devant le visage. Puis, les caractéristiques de mouvement sont utilisées pour réaliser une première segmentation temporelle des signes qui est par la suite améliorée grâce à l'utilisation de caractéristiques de forme. En effet celles-ci permettent de supprimer les limites de segmentation détectées en milieu des signes. Une fois les signes segmentés, on procède à l'extraction de caractéristiques visuelles pour leur reconnaissance en termes de gloses à l'aide de modèles phonologiques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00768440 |
| Date | 24 September 2012 |
| Creators | Gonzalez Preciado, Matilde |
| Publisher | Université Paul Sabatier - Toulouse III |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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