Réseau Convolutif Spatio-Temporel 3D pour la Reconnaissance Précoce de Gestes Manuscrits Non-Segmentés
| Autor: | Mocaër, William, Anquetil, Eric, Kulpa, Richard |
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| Přispěvatelé: | Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Intuitive user-interaction for document (INTUIDOC), SIGNAL, IMAGE ET LANGAGE (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Analysis-Synthesis Approach for Virtual Human Simulation (MIMETIC), Université de Rennes 2 (UR2)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉALITÉ VIRTUELLE, HUMAINS VIRTUELS, INTERACTIONS ET ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), ANR-18-EURE-0022,DIGISPORT,Digital Sports Sciences(2018) |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | RFIAP 2022-Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception RFIAP 2022-Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, Jul 2022, Vannes, France. pp.1-9 |
| Popis: | International audience; La reconnaissance précoce de gestes manuscrits non segmentés est la tâche consistant à reconnaître le plus rapidement possible des gestes dessinés dans un flux continu, les uns après les autres. Cette tâche est particulièrement difficile pour les gestes multi-touch car il n'est pas possible de savoir quand le geste a commencé et s'est terminé. Pour les gestes mono-stroke, dans un contexte d'application où le doigt n'est jamais retiré de l'appareil entre les gestes, la reconnaissance est encore plus complexe. Dans ce travail, nous présentons une extension du réseau convolutif 3D à long terme (OLT-C3D) afin d'aborder la nouvelle tâche de reconnaissance précoce des gestes non segmentés qui n'a été abordée que par très peu de travaux jusqu'à présent. Pour évaluer notre approche, nous avons créé deux bases de données synthétiques à partir de bases existantes librement disponibles, MTGSetB et ILGDB, en simulant les données en continu dans deux scénarios d'application différents. Nous proposons également une nouvelle métrique pour évaluer cette tâche spécifique. Notre approche obtient de bonnes performances sur les deux nouveaux jeux de données et servira de référence pour de futurs travaux sur cette tâche. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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