Annotation automatique des configurations manuelles de la Langue des Signes Française à partir de données capturées

Lucie Naert 1 Caroline Larboulette 1 Sylvie Gibet 1
1 EXPRESSION - Expressiveness in Human Centered Data/Media
UBS - Université de Bretagne Sud, IRISA-D6 - MEDIA ET INTERACTIONS
Résumé : La capture de mouvement permet d'aboutir à des corpus précis et complets d'énoncés en Langue des Signes Française (LSF). Ceux-ci peuvent ensuite servir de base aussi bien à une étude linguistique qu'à de la synthèse de nouveaux énoncés en LSF sur un agent virtuel. L'annotation de ces données à différents niveaux est une étape nécessaire mais qui peut s'avérer fastidieuse si réalisée manuellement. Cet article s'attache à automatiser l'anno-tation des données capturées sur l'un de ces niveaux : celui des configurations manuelles de la LSF. La méthode d'annotation se décompose en deux étapes : une première étape de segmentation utilise les variations des distances entre les articulations de chaque main pour séparer les données de mouvement en segments de deux types, configuration manuelle ou transition, tandis que la deuxième étape s'attache à reconnaître, à l'aide d'un algorithme de classification supervisé, les configurations manuelles exécutées durant les phases segmentées correspondantes.
Type de document :
Communication dans un congrès
Journées Françaises d’Informatique Graphique, Oct 2017, Rennes, France
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Contributeur : Caroline Larboulette <>
Soumis le : lundi 27 novembre 2017 - 17:19:47
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:24:07

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Lucie Naert, Caroline Larboulette, Sylvie Gibet. Annotation automatique des configurations manuelles de la Langue des Signes Française à partir de données capturées. Journées Françaises d’Informatique Graphique, Oct 2017, Rennes, France. 〈hal-01649769〉

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