Reconnaissance de la langue des signes.
| dc.contributor.author | Boutaleb, Mohamed Yasser | en_US |
| dc.contributor.author | Boucoirra, Mohamed Seddik | en_US |
| dc.date.accessioned | 2017-06-12T10:46:31Z | en_US |
| dc.date.available | 2017-06-12T10:46:31Z | en_US |
| dc.date.issued | 2017-05-24 | en_US |
| dc.description.abstract | Les gestes de la main jouent un rôle très important dans notre vie quotidienne comme l‟un des moyens de communication non-verbale les plus riches. Ainsi, dans le domaine d‟Interaction Homme-Machine (IHM), la main peut servir à pointer (pour remplacer la souris), à manipuler des objets (pour la réalité augmentée ou virtuelle) ou à communiquer par gestes avec un ordinateur. Sur cet aspect nous allons présenter à travers ce mémoire la conception et l‟implémentation d‟une approche pour la détection et l‟interprétation des signes de la main en temps réel, en utilisant l‟échantillonnage de la couleur et la classification à base de machines à vecteurs de support. | en_US |
| dc.identifier.other | MS-003-209-01 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10207 | en_US |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | University of Tlemcen | en_US |
| dc.subject | Détection de la main, reconnaissance des formes, Interaction homme-machine, machine à vecteurs de support, traitement d‟image, image numérique, langue des signes. | en_US |
| dc.title | Reconnaissance de la langue des signes. | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |