Système automatique de reconnaissance de la langue de signes arabe basé sur les CNNs

La realisation d'un systeme precis de reconnaissance des langues de signes arabe (RLSAr) a un large impact social. Un tel systeme rendra la communication facile entre les sourds-muets et les citoyens ordinaires dans le monde arabe. Cependant, la realisation d'un systeme (RLSAr) reste tres difficile a realiser puisque la (LSA) presente de nombreux details et caracteristiques en raison des grandes variations dans les actions des mains. Dans ce travail, nous proposons un systeme de (RLSAr) base sur les reseaux de neurones convolutionnels qui extrait automatiquement les caracteristiques discriminantes des signes representant les chiffres et les caracteres. Nous validons le systeme propose sur un jeu de donnees reel et nous demontrons son efficacite par rapport aux approches traditionnelles bases sur les k-plus proches voisins (KNN) machines a vecteurs de support (SVM)