Segmentation semi-automatique de signes à partir de corpus vidéo en langue des signes

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/70401
Title: Segmentation semi-automatique de signes à partir de corpus vidéo en langue des signes
Author: Gonzalez, Matilde; Collet, Christophe
Abstract: De nombreuses études sont en cours afin de développer des méthodes de traitement automatique des langues des signes. Plusieurs approches nécessitent de grandes quantités de données annotées pour l'apprentissage des systèmes de reconnaissance. Nos travaux concernent l'annotation semi-automatique de ces corpus de données vidéo. Nous proposons une méthode de suivi de composantes corporelles, de segmentation de la main pendant occultation et de segmentation des gestes à l'aide des caractéristiques de mouvement et de forme de la main. Afin de montrer les avantages et limitations de nos contributions, nous avons évalué chacune des méthodes proposées à l'aide de corpus internationaux. Le système de segmentation des signes montre des résultats prometteurs.Many researches focus on the study of automatic sign language recognition. Many of them need a large amount of data to train the recognition systems. Our work addresses the annotation of sign language video corpus in order to collect training data. We propose a robust tracking algorithm for hands and head, a method to segment hands during occlusions and an approach to segment gestures using motion and hand shape features. In order to show the advantages and limitations of the proposed approaches, we have evaluated each one using international corpus. The full sign segmentation approach shows promising results.
Subject: langue des signes; annotation; corpus; sign language; annotation; corpora
Publisher: Lavoisier
Date: 2012

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