Annotation automatique des configurations manuelles de la Langue des Signes Française à partir de données capturées - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Annotation automatique des configurations manuelles de la Langue des Signes Française à partir de données capturées

Résumé

La capture de mouvement permet d'aboutir à des corpus précis et complets d'énoncés en Langue des Signes Française (LSF). Ceux-ci peuvent ensuite servir de base aussi bien à une étude linguistique qu'à de la synthèse de nouveaux énoncés en LSF sur un agent virtuel. L'annotation de ces données à différents niveaux est une étape nécessaire mais qui peut s'avérer fastidieuse si réalisée manuellement. Cet article s'attache à automatiser l'anno-tation des données capturées sur l'un de ces niveaux : celui des configurations manuelles de la LSF. La méthode d'annotation se décompose en deux étapes : une première étape de segmentation utilise les variations des distances entre les articulations de chaque main pour séparer les données de mouvement en segments de deux types, configuration manuelle ou transition, tandis que la deuxième étape s'attache à reconnaître, à l'aide d'un algorithme de classification supervisé, les configurations manuelles exécutées durant les phases segmentées correspondantes.
Fichier principal
Vignette du fichier
naert_jfig2017.pdf (4.35 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-01649769 , version 1 (27-11-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01649769 , version 1

Citer

Lucie Naert, Caroline Larboulette, Sylvie Gibet. Annotation automatique des configurations manuelles de la Langue des Signes Française à partir de données capturées. Journées Françaises d’Informatique Graphique, Oct 2017, Rennes, France. ⟨hal-01649769⟩
498 Consultations
246 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More