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13 mai 2020

Sujet de thèse - MAchine Learning et MOtion CApture pour l’analyse de la Langue des Signes


Catégorie : Doctorant


Mots-clés : Machine Learning, Deep Learning, Capture de Mouvement, Analyse de trajectoires cinématiques, Analyse de Données Fonctionnelles, Groupes de Lie,
Classification, Langue des Signes.

Contact​ : nicolas.brunel@ensiie.fr

Encadrants​ :

  • Académique : Nicolas BRUNEL, Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d’Evry (UMR CNRS 8071), ENSIIE, Evry.
  • Entreprise : Rémi BRUN, MOCAPLAB.

Laboratoire​ : LaMME, Ecole Doctorale de Mathématiques Hadamard, Paris Saclay.

 

La capture du mouvement au service de la langue des signes La thèse est une collaboration avec l’entreprise Mocaplab, une des rares sociétés Européennes spécialisée en Motion Capture. Parmi ces nombreux champs d'exploration de la motion capture, se trouve le domaine très spécifique de la langue des signes. Les sourds communiquent entre eux en utilisant les mouvements du corps, des mains, des doigts, du visage et des yeux. Ils arrivent à une capacité d’expression aussi riche et structurée que celle offerte par la parole.

L’objectif de cette thèse est d’identifier des primitives du mouvement des mains dans le contexte de la langue des signes, et de fournir des modèles et des outils de segmentation non-supervisée de séquence de langues de signes. Enfin, sur cette base, nous envisageons le développement de méthodes de classification de signaux de langue des signes.

Description complète du sujet :

https://www.adum.fr/as/ed/voirproposition.pl?langue=&matricule_prop=30195&site=psedmh

 

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