Reconnaissance de la langue des signes
Des informations générales:
Le niveau |
MASTER |
Titre |
Reconnaissance de la langue des signes |
SPECIALITE |
Modèle Intelligent et Décision(M.I.D) |
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Sommaire:
Introduction générale.
Chapitre I: Introduction aux images numériques et la vision par ordinateur
I.1 Introduction
I.2 Définition de l’image.
1.3 L’image numérique.
1.3.1 Types d’images numériques .
1.3.2 Formalisation de l’image numérique.
I.4 La vision par ordinateur
1.4.1 Traitements de bas niveau.
1.4.2 Traitements de haut niveau
1.5 Gestualité humaine et langues des signes.
1.6 Etat de l’art
I.6.1 Traitement d’image et segmentation
I.6.2 Extraction des caractéristiques
I.6.3 Interprétation.
1.7 Conclusion
Chapitre II: Approche utilisée et résultats expérimentaux
II.1 Introduction
II.2 l’Approche utilisée.
II.2.1 La phase de détection
II.2.2 L’extraction des points caractéristiques.
II.2.3 Classification et prédiction
II.3 Implémentation
II.3.1 Organigramme de fonctionnement général de notre application.
II.3.2 Présentation de l’application.
.ii
II.3.3 Bibliothèques et logiciels utilisés
II.3.4 Environnement du travail
II.4 Tests et résultats
II.4.1 Configuration.
II.4.2 Extraction des points caractéristiques et la préparation de la base d’apprentissage.
II.4.3 Apprentissage
II.4.4 Tests
II.4.5 Discussion des résultats
II.4.6 Avantages
II.4.7 Limitations
II.5 Conclusion
Conclusion générale et perspectives
Bibliographie
Webographie
Annexe
Chapitre I: Introduction aux images numériques et la vision par ordinateur
I.1 Introduction
I.2 Définition de l’image.
1.3 L’image numérique.
1.3.1 Types d’images numériques .
1.3.2 Formalisation de l’image numérique.
I.4 La vision par ordinateur
1.4.1 Traitements de bas niveau.
1.4.2 Traitements de haut niveau
1.5 Gestualité humaine et langues des signes.
1.6 Etat de l’art
I.6.1 Traitement d’image et segmentation
I.6.2 Extraction des caractéristiques
I.6.3 Interprétation.
1.7 Conclusion
Chapitre II: Approche utilisée et résultats expérimentaux
II.1 Introduction
II.2 l’Approche utilisée.
II.2.1 La phase de détection
II.2.2 L’extraction des points caractéristiques.
II.2.3 Classification et prédiction
II.3 Implémentation
II.3.1 Organigramme de fonctionnement général de notre application.
II.3.2 Présentation de l’application.
.ii
II.3.3 Bibliothèques et logiciels utilisés
II.3.4 Environnement du travail
II.4 Tests et résultats
II.4.1 Configuration.
II.4.2 Extraction des points caractéristiques et la préparation de la base d’apprentissage.
II.4.3 Apprentissage
II.4.4 Tests
II.4.5 Discussion des résultats
II.4.6 Avantages
II.4.7 Limitations
II.5 Conclusion
Conclusion générale et perspectives
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