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Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 29/3-5 - 2012  - pp.333-358  - doi:10.3166/ts.29.333-358
TITRE
Segmentation semi-automatique de signes à partir de corpus vidéo en langue des signes

TITLE
Semi-automatique sign segmentation from sign language video corpus

RÉSUMÉ

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.



ABSTRACT

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.



AUTEUR(S)
Matilde GONZALEZ, Christophe COLLET

MOTS-CLÉS
langue des signes, annotation, corpus

KEYWORDS
sign language, annotation, corpora

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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