Contribution au développement d'un dictionnaire bilingue contextuel français-langue des signes

Défense de mémoire de Jérôme Fink

Depuis quelques années, une discipline liée à l'intelligence artificielle fait beaucoup parler d'elle~: Il s'agit du deep learning. Cette méthode a révolutionné de nombreux domaines grâce à sa robustesse quant au traitement de données non structurées tel que les images, le son ou la vidéo. Appliquer ces nouvelles méthodes à la reconnaissance de la langue des signes pourrait s'avérer utiles pour l'intégration des personnes sourdes ou malentendantes dans notre société. Pour ce faire, nous bénéficions de l'expertise du laboratoire de la langue des signes de Belgique francophone (LSFB-lab) qui a constitué un important corpus au cours des dernières années.

 

L'objectif de ce travail est de recenser les méthodes pouvant aider à accomplir cette tâche et de les tester. Cette recherche a mené à la conception d'une architecture logicielle permettant de plus facilement mettre en place des expérimentations et réutiliser les divers composants de celle-ci afin d'en créer de nouvelles plus facilement. Cette méthodologie pourra être appliquée lors de la suite de ce travail afin de tester et comparer diverses approches.

 

Mots-clés : Langage des signes - deep learning - reconnaissance vidéo

Contact : Isabelle Daelman - 4966 - isabelle.daelman@unamur.be
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