Réseau Convolutif Spatio-Temporel 3D pour la Reconnaissance Précoce de Gestes Manuscrits Non-Segmentés - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2022

Réseau Convolutif Spatio-Temporel 3D pour la Reconnaissance Précoce de Gestes Manuscrits Non-Segmentés

Abstract

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.
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Dates and versions

hal-03682604 , version 1 (31-05-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03682604 , version 1

Cite

William Mocaër, Eric Anquetil, Richard Kulpa. Réseau Convolutif Spatio-Temporel 3D pour la Reconnaissance Précoce de Gestes Manuscrits Non-Segmentés. RFIAP 2022 - Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, Jul 2022, Vannes, France. pp.1-9. ⟨hal-03682604⟩
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