La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Reconnaissance de la langue des signes (simplifiée) à partir de données monoculaires Equipe : VAISSET Antoine, MATHEOSSIAN Dimitri Encadrant : E. GUILLOU,

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Reconnaissance de la langue des signes (simplifiée) à partir de données monoculaires Equipe : VAISSET Antoine, MATHEOSSIAN Dimitri Encadrant : E. GUILLOU,"— Transcription de la présentation:

1 Reconnaissance de la langue des signes (simplifiée) à partir de données monoculaires Equipe : VAISSET Antoine, MATHEOSSIAN Dimitri Encadrant : E. GUILLOU, M. BARNACHON Janvier 2011

2 Plan 2 Reconnaissance de la langue des signes Détections de la main Récupérer et comparer les données Défauts de convexité (convexity defects) Moments de Hu (Hu moments) Recherche de modèles (template matching) Améliorations à apporter Conclusion

3 Reconnaissance de la langue des signes Détections de la main Récupérer et comparer les données Défauts de convexité (convexity defects) Moments de Hu (Hu moments) Recherche de modèles (template matching) Améliorations à apporter Conclusion 3

4 Reconnaissance de la langue des signes - Détails Reconnaître les lettres dune langue des signes Restrictions : Alphabet Français Temps réelle Une seule caméra (qualité grand public) Pas de capteur 4

5 Reconnaissance de la langue des signes - Différents langages 5 LDS Américaine LDS Française

6 Reconnaissance de la langue des signes - Les étapes Pour reconnaître un signe il faut : Au préalable avoir une BDD de signes : Et pendant lacquisition dimage : Détecter la main Récupérer des informations Les comparer 6

7 Reconnaissance de la langue des signes Détections de la main Récupérer et comparer les données Défauts de convexité (convexity defects) Moments de Hu (Hu moments) Recherche de modèles (template matching) Améliorations à apporter Conclusion 7

8 Détections de la main Détection de la couleur de peau Sélection dune plage de couleurs Soustraction de fond 8

9 Reconnaissance de la langue des signes Détections de la main Récupérer et comparer les données Défauts de convexité (convexity defects) Moments de Hu (Hu moments) Recherche de modèles (template matching) Améliorations à apporter Conclusion 9

10 Méthodes testées Défauts de convexité [En: convexity defects] 10 Figure 1 Figure 2

11 Méthodes testées Défauts de convexité [En: convexity defects] 11 Figure 1 Figure 2Figure 3

12 Méthodes testées Moments de Hu [En: Hu moments] Même méthode que les défauts de convexités, mais : Nombre de valeurs à comparer fixés à 7 Calculs différents Valeurs invariantes après mise à léchelle et/ou rotation Simple à mettre en place Moins performants que les descripteurs de Fourrier (15 à 17% de reconnaissance en plus) 12

13 Méthodes testées Recherche de modèles [En: template matching] 13

14 Méthodes testées Recherche de modèles 14

15 Reconnaissance de la langue des signes Détections de la main Récupérer et comparer les données Défauts de convexité (convexity defects) Moments de Hu (Hu moments) Recherche de modèles (template matching) Améliorations à apporter Conclusion 15

16 Améliorations à apporter Détection de la main (variation de luminosité) Recherche de critères discriminants Recherche et implémentation dun classificateur 16

17 Reconnaissance de la langue des signes Détections de la main Récupérer et comparer les données Défauts de convexité (convexity defects) Moments de Hu (Hu moments) Recherche de modèles (template matching) Améliorations à apporter Conclusion 17

18 Conclusion 18


Télécharger ppt "Reconnaissance de la langue des signes (simplifiée) à partir de données monoculaires Equipe : VAISSET Antoine, MATHEOSSIAN Dimitri Encadrant : E. GUILLOU,"

Présentations similaires


Annonces Google