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Auteur Yasmin Ait Maksene |
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Titre : Etude des méthodes de détection et de reconnaissance des gestes de la main. Type de document : theses et memoires Auteurs : Yasmin Ait Maksene ; Hakim Radja, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2016 Importance : 107 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Segmentation d'image Classification Reconnaissance. Résumé : Ce mémoire s’inscrit dans le domaine de la reconnaissance des gestes de la main, plus précisément de
l’alphabet de la langue des signes. L’objectif de ce travail est de poser une base solide pour de futures
travaux de la reconnaissance de la langue des signes dans la perspective d’aboutir dans quelques années
à un produit fini qui va aider la communauté des sourds muets à mieux s’intégrer dans la société en lui
permettant de communiquer et intéragir avec son environnement aisement.
L’approche proposée ici se déroule en deux étapes consécutives :
La première consiste en l’acquisition du geste via une caméra d’un ordinateur portable en utilisant l’une
des méthodes de détection de zones d’intêrets qui est la segmentation d’images.
Cette dernière propose différentes techniques, ce qui nous a poussé à faire une étude comparative pour
en choisir la plus optimale.
La deuxième consiste en la reconnaissance du geste en utilisant deux algorithmes d’apprentissage différents
que nous avons comparé par la suite à savoir l’algorithme Machine à vecteurs de supports(SVM) et celui
des forêts aléatoires d’arbres de décision et cela en leurs soumettant les résultats obtenus lors de la phase
de détection.En ligne : D:\CD.TH .2016\MASTER INF\AIT MAKSENE Y..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=30922 Etude des méthodes de détection et de reconnaissance des gestes de la main. [theses et memoires] / Yasmin Ait Maksene ; Hakim Radja, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2016 . - 107 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Segmentation d'image Classification Reconnaissance. Résumé : Ce mémoire s’inscrit dans le domaine de la reconnaissance des gestes de la main, plus précisément de
l’alphabet de la langue des signes. L’objectif de ce travail est de poser une base solide pour de futures
travaux de la reconnaissance de la langue des signes dans la perspective d’aboutir dans quelques années
à un produit fini qui va aider la communauté des sourds muets à mieux s’intégrer dans la société en lui
permettant de communiquer et intéragir avec son environnement aisement.
L’approche proposée ici se déroule en deux étapes consécutives :
La première consiste en l’acquisition du geste via une caméra d’un ordinateur portable en utilisant l’une
des méthodes de détection de zones d’intêrets qui est la segmentation d’images.
Cette dernière propose différentes techniques, ce qui nous a poussé à faire une étude comparative pour
en choisir la plus optimale.
La deuxième consiste en la reconnaissance du geste en utilisant deux algorithmes d’apprentissage différents
que nous avons comparé par la suite à savoir l’algorithme Machine à vecteurs de supports(SVM) et celui
des forêts aléatoires d’arbres de décision et cela en leurs soumettant les résultats obtenus lors de la phase
de détection.En ligne : D:\CD.TH .2016\MASTER INF\AIT MAKSENE Y..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=30922 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.102-16/2 MAST.INF.102-16 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible MAST.INF.102-16/1 MAST.INF.102-16 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
