Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/13240
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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorCheloufi, Asma-
dc.date.accessioned2018-10-17T11:44:23Z-
dc.date.available2018-10-17T11:44:23Z-
dc.date.issued2018-07-02-
dc.identifier.citationsalles des thèsesen_US
dc.identifier.otherMS-003-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/13240-
dc.description.abstractCe projet repose sur la reconnaissance des gestes de la main et s’inspirent des domaines de l’intelligence artificielle qui est un domaine important de la recherche. De tels systèmes sont considérés comme des outils utiles pour aider les sourds d’une part et également utilisés pour contrôler des ordinateurs, des écrans, des pointeurs ou des dispositifs de sélection à base de caméra, comme ceux utilisés sur les «Smart TV» modernes ou jeux de console qui utilisent la caméra Microsoft Xbox Kinect. Ce travail est réalisé par C # et utilise le framework AForge.Net pour capturer des images à partir d'une webcam en temps réel et ceci se fait en quatre grandes étapes la segmentation en utilisant la méthode RGB, le seuillage avec des valeurs inférieur et supérieur, l’extraction des caractéristiques géométriques et enfin le classificateur pour déterminer le geste.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisher17-10-2018en_US
dc.subjectreconnaissance des gestes, interaction homme machine, vision par ordinateur, segmentation, seuillage, contour, codage, classification.en_US
dc.subjectgesture recognition, human machine interaction, computer vision, segmentation, thresholding, contour, coding, classification.en_US
dc.titleSystème de Reconnaissance des gestes de la main.en_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master SIC

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