Etude des méthodes de détection et de reconnaissance des gestes de la main.
| dc.contributor.author | Kebaili Hakima | |
| dc.contributor.other | Radja Hakim | |
| dc.date.accessioned | 2021-02-28T10:33:13Z | |
| dc.date.available | 2021-02-28T10:33:13Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description | 108 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | 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 futurs 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 a mieux s’intégrer dans la société en lui permettant d’interagir et communiquer avec son environnement . 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’intérêts qui est la segmentation d’images. Cette dernière propose différentes techniques ce qui nous a poussé a 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 SVM et celui des forets aléatoires en leurs soumettant les résultats obtenu lors de la phase de détection | en |
| dc.identifier.citation | Systéme Informatique | |
| dc.identifier.other | MAST.INF.21-16 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/12557 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Detection et reconnaissance | en |
| dc.subject | Accuracy Score | en |
| dc.title | Etude des méthodes de détection et de reconnaissance des gestes de la main. | en |
| dc.type | Thesis | en |