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HAL
open science

# Automatic Sign Language Recognition: A Hybrid CNN-LSTM Approach Based on Mediapipe.

Fraisse Sacré Takouchouang

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## To cite this version:

Fraisse Sacré Takouchouang. Automatic Sign Language Recognition: A Hybrid CNN-LSTM Approach Based on Mediapipe.. 2025. hal-05291238v1

HAL Id: hal-05291238

https://hal.science/hal-05291238v1

Preprint submitted on 5 Nov 2025 (v1), last revised 10 Dec 2025 (v2)

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# Reconnaissance Automatique des Langues des Signes : Une Approche Hybridée CNN-LSTM Basée sur Mediapipe

Takouchouang Fraisse Sacré

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Département d'Informatique, Université Nationale du Vietnam

Email: takouchouangfrede@gmail.com

*Abstract*—Résumé — Les langues des signes jouent un rôle crucial dans la communication des communautés sourdes, mais elles sont souvent marginalisées, limitant ainsi l'accès à des services essentiels comme la santé et l'éducation. Cette étude propose un système de reconnaissance automatique des langues des signes basé sur une architecture hybride CNN-LSTM, utilisant Mediapipe pour l'extraction des points clés des gestes. Développé avec Python, TensorFlow et Streamlit, ce système offre une traduction gestuelle en temps réel. Les résultats obtenus montrent une précision moyenne de 92%, avec de très bonnes performances pour des gestes distincts tels que "Bonjour" et "Merci". Cependant, des confusions demeurent pour des gestes visuellement similaires, comme "Appeler" et "Oui". Ce travail ouvre des perspectives intéressantes pour des applications dans des domaines variés tels que la santé, l'éducation et les services publics.

*Abstract* — Sign languages play a crucial role in the communication of deaf communities, but they are often marginalized, limiting access to essential services such as healthcare and education. This study proposes an automatic sign language recognition system based on a hybrid CNN-LSTM architecture, using Mediapipe for gesture keypoint extraction. Developed with Python, TensorFlow and Streamlit, the system provides real-time gesture translation. The results show an average accuracy of 92%, with very good performance for distinct gestures such as "Hello" and "Thank you". However, some confusions remain for visually similar gestures, such as "Call" and "Yes". This work opens up interesting perspectives for applications in various fields such as healthcare, education and public services.

*Index Terms*—Langues des signes, Mediapipe, CNN-LSTM, reconnaissance gestuelle, vision par ordinateur; Sign languages, Mediapipe, CNN-LSTM, gesture recognition, computer vision

## I. INTRODUCTION

LES langues des signes sont des systèmes visuels-gestuels utilisés par les communautés sourdes dans le monde entier. Elles sont essentielles à la communication et à l'inclusion sociale, mais leur reconnaissance reste limitée dans de nombreux domaines critiques tels que les soins de santé et l'éducation. La reconnaissance automatique des langues des signes peut faciliter les échanges entre les personnes sourdes et entendantes, en surmontant ces obstacles.

Le but de ce projet est de développer un système capable de traduire automatiquement les gestes des signes en texte ou en voix. Pour ce faire, nous utilisons les avancées récentes en vision par ordinateur et en apprentissage profond, notamment à

travers l'utilisation de Mediapipe et d'une architecture hybride CNN-LSTM.

La traduction automatique des langues des signes représente un défi technique important, en raison de la complexité et de la variabilité des gestes, ainsi que des différences culturelles et régionales dans les langues des signes. Les approches traditionnelles de reconnaissance de gestes, basées sur des caractéristiques manuellement définies, ont montré leurs limites face à cette complexité.

Les contributions principales de cette étude sont:

* Le développement d'une architecture hybride CNN-LSTM exploitant les avantages des réseaux de neurones convolutifs et récurrents pour la reconnaissance de gestes.

* L'utilisation de Mediapipe pour l'extraction précise des points clés des mains, du visage et du corps, offrant une représentation robuste des gestes.

* L'implémentation d'un système de traduction en temps réel accessible via une interface utilisateur intuitive.

## II. ÉTAT DE L'ART

Les recherches sur la reconnaissance automatique des langues des signes ont considérablement évolué ces dernières années. Les premiers travaux se concentraient sur l'utilisation de gants équipés de capteurs [1], mais ces approches étaient invasives et peu pratiques pour une utilisation quotidienne.

Avec l'avènement de la vision par ordinateur, les approches basées sur les caméras sont devenues prédominantes. Koller et al. [2] ont exploré l'utilisation de modèles statistiques pour la reconnaissance continue des langues des signes, tandis que Zhang et al. [3] ont démontré l'efficacité de Mediapipe pour la reconnaissance en temps réel de la langue des signes américaine.

Plus récemment, les architectures d'apprentissage profond ont montré des résultats prometteurs. Liang et al. [4] ont présenté une revue complète des approches d'apprentissage automatique pour la reconnaissance des langues des signes, soulignant l'émergence des réseaux de neurones profonds comme solution privilégiée.

Notre approche s'inscrit dans cette dynamique, en proposant une architecture hybride qui combine les avantages des CNN pour l'extraction de caractéristiques spatiales et des LSTM pour la modélisation des séquences temporelles, tout en s'appuyant sur la précision de Mediapipe pour la détection des points clés.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1. Architecture de notre système de reconnaissance des langues des signes combinant CNN et LSTM avec extraction de points clés via Mediapipe.</figcaption></figure>

# III. MÉTHODOLOGIE

## A. Extraction des Points Clés avec Mediapipe

Mediapipe, une bibliothèque de Google, est utilisée pour extraire les points clés des mains, du visage et du corps humain. Ces points clés sont représentés par des coordonnées spatiales (x, y, z) permettant de capturer les relations entre les différentes parties du corps lors de l'exécution des gestes.

Pour chaque image capturée par la caméra, Mediapipe fournit:

* 21 points clés pour chaque main, représentant les articulations et les extrémités des doigts

* 468 points clés pour le visage, définissant les contours et les expressions faciales

* 33 points clés pour le corps, indiquant la position des principales articulations

Ces données constituent une représentation riche des gestes, permettant de capturer non seulement la configuration des mains, mais aussi les expressions faciales et les mouvements du corps, qui sont des éléments essentiels des langues des signes.

## B. Architecture du Modèle

Le modèle proposé repose sur une architecture hybride combinant un CNN (Convolutional Neural Network) et un LSTM (Long Short-Term Memory):

* **CNN:** Extrait les caractéristiques spatiales des gestes à partir des images capturées. Notre architecture utilise plusieurs couches convolutives avec des filtres de tailles variées pour capturer des motifs à différentes échelles.

* **LSTM:** Modélise les dépendances temporelles des gestes au fil du temps. Les cellules LSTM sont particulièrement adaptées à la reconnaissance de séquences, car elles peuvent mémoriser des informations sur de longues périodes et gérer les variations de vitesse d'exécution des gestes.

Cette combinaison permet d'analyser à la fois les informations spatiales et temporelles pour une reconnaissance plus précise des gestes. L'architecture complète du modèle est illustrée dans la Fig. 1.

<table><caption>Table I
PERFORMANCES DÉTAILLÉES PAR GESTE</caption><thead><tr><td>Geste</td><td>Précision (%)</td><td>Rappel (%)</td><td>F1-score (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Bonjour</td><td>95</td><td>93</td><td>94.0</td></tr><tr><td>Merci</td><td>91</td><td>94</td><td>92.5</td></tr><tr><td>Appeler</td><td>86</td><td>82</td><td>84.0</td></tr><tr><td>Oui</td><td>89</td><td>85</td><td>87.0</td></tr><tr><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr></tbody></table>

## C. Prétraitement des Données

Les données collectées ont été normalisées pour améliorer la convergence du modèle. Le prétraitement comprend:

* La normalisation des coordonnées des points clés par rapport à un point de référence (généralement l'épaule ou le poignet) pour assurer l'invariance à la position et à la taille

* La standardisation des séquences temporelles à une longueur fixe pour faciliter l'entraînement par lots

* L'augmentation des données par des techniques de rotation, mise à l'échelle et décalage temporel pour améliorer la robustesse du modèle

Les séquences de gestes ont été divisées en ensembles d'entraînement (80%) et de test (20%), ce qui a permis d'évaluer la capacité du modèle à généraliser sur de nouvelles données.

## D. Environnement de Développement

Le système a été développé en Python avec les bibliothèques suivantes:

* **TensorFlow:** Pour la construction et l'entraînement du modèle de deep learning

* **Mediapipe:** Pour la détection et l'extraction des points clés des gestes

* **Streamlit:** Pour la création d'une interface utilisateur interactive et en temps réel

* **OpenCV:** Pour le traitement des images et l'accès à la caméra

L'interface utilisateur permet la capture vidéo en temps réel, la visualisation des points clés détectés et l'affichage des prédictions du modèle, offrant ainsi une expérience utilisateur intuitive et accessible.

# IV. RÉSULTATS ET DISCUSSION

## A. Performance Globale

Le modèle a obtenu une précision moyenne de 92%, un rappel de 89% et un F1-score de 90,5% sur notre ensemble de test. La Table I présente les performances détaillées par classe.

## B. Comparaison avec l'état de l'art

La Table II compare notre modèle avec d'autres approches récentes de reconnaissance des langues des signes.

Notre modèle présente un bon équilibre entre performance et efficacité computationnelle, avec un temps d'inférence inférieur aux approches basées sur les Transformers tout en maintenant une précision compétitive.
<table><caption>Table II
COMPARAISON AVEC LES APPROCHES DE L'ÉTAT DE L'ART</caption><thead><tr><td>Modèle</td><td>Précision (%)</td><td>F1-score (%)</td><td>Tem</td></tr></thead><tbody><tr><td>Notre modèle CNN-LSTM</td><td>92.0</td><td>90.5</td><td></td></tr><tr><td>Zhang et al. [6]</td><td>89.5</td><td>88.2</td><td></td></tr><tr><td>Transformers (Liu et al.) [7]</td><td>94.2</td><td>93.5</td><td></td></tr><tr><td>GNN-Attention (Kumar et al.) [8]</td><td>91.8</td><td>90.3</td><td></td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2. Matrice de confusion pour la reconnaissance des gestes de la langue des signes. Les valeurs sur la diagonale indiquent les classifications correctes, tandis que les valeurs hors diagonale représentent les confusions entre différents gestes.</figcaption></figure>

### C. Matrice de Confusion

La matrice de confusion présentée dans la Fig. 2 révèle que le modèle réussit bien à classer les gestes distincts, mais les gestes similaires posent encore problème. Cette observation met en lumière les limitations actuelles du système, notamment en matière de différenciation des gestes très similaires.

L'analyse de la matrice de confusion permet d'identifier les paires de gestes les plus problématiques, ce qui pourrait orienter les futures améliorations du modèle, notamment par l'ajout de caractéristiques discriminantes spécifiques à ces paires.

### D. Paramètres d'Entraînement et Optimisation

L'entraînement du modèle hybride CNN-LSTM a été réalisé avec une attention particulière portée à l'optimisation des hyperparamètres. Nous avons utilisé les configurations suivantes :

* **Architecture CNN** : 4 couches convolutes (32, 64, 128, 256 filtres) avec des noyaux 3×3, suivies de couches de max pooling et de batch normalization

* **Architecture LSTM** : 2 couches bidirectionnelles avec 256 unités chacune, suivies d'une couche dense avec activation softmax

* **Optimiseur** : Adam avec taux d'apprentissage initial de 0.001 et décroissance de 0.1 toutes les 50 époques

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 3. Courbes de perte et de précision durant l'entraînement. La convergence des courbes d'entraînement et de validation indique un bon équilibre entre ajustement et généralisation.</figcaption></figure>

* **Fonction de perte** : Entropie croisée catégorielle avec pondération des classes pour gérer le déséquilibre du dataset

* **Régularisation** : Dropout (0.5) après les couches convolutes et LSTM pour réduire le sur-apprentissage

* **Batch size** : 32, choisi après tests comparatifs (16, 32, 64)

* **Nombre d'époques** : 100 avec early stopping (patience=12) basé sur la perte de validation

* **Validation** : 5-fold cross validation pour assurer la robustesse du modèle

Une recherche par grille a été effectuée pour optimiser les hyperparamètres clés, notamment le taux d'apprentissage, la taille des filtres CNN et le nombre d'unités LSTM. L'entraînement a été réalisé sur une plateforme équipée d'une NVIDIA RTX 3090 (24GB), avec un temps d'entraînement moyen de 4.2 heures. L'implémentation a été effectuée sous TensorFlow 2.10 avec CUDA 11.6 pour accélérer les calculs.

### E. Courbes d'Apprentissage

Les courbes d'apprentissage présentées dans la Fig. 3 montrent une convergence stable après 50 époques, ce qui indique que le modèle s'adapte bien aux données et parvient à éviter le sur-apprentissage.

L'écart relativement faible entre les performances sur les ensembles d'entraînement et de validation suggère que le modèle généralise bien aux données non vues, ce qui est essentiel pour une application pratique.

### F. Limites et Améliorations Potentielles

Bien que les résultats obtenus soient prometteurs, certaines limitations persistent:

* **Confusions entre gestes similaires** : Les gestes partageant des configurations manuelles proches restent difficiles à distinguer
* Dépendance à la qualité de l'éclairage: Les performances de Mediapipe peuvent être affectées par des conditions d'éclairage défavorables

* Variation interpersonnelle: Les différences dans l'exécution des gestes entre individus posent un défi pour la généralisation

Pour améliorer la précision du modèle, plusieurs pistes sont envisagées:

* Augmentation des données: Ajouter plus de variantes de gestes pour réduire les ambiguïtés entre les classes similaires

* Modèles basés sur l'attention: Utiliser des architectures de réseaux de neurones plus avancées, comme les Transformers, pour mieux capter les relations entre les gestes

* Amélioration du prétraitement des données: Appliquer des techniques de filtrage et de lissage pour réduire le bruit et les erreurs dans les données d'entrée

* Intégration du contexte: Incorporer des informations contextuelles et linguistiques pour améliorer la reconnaissance de phrases complètes

## V. APPLICATIONS POTENTIELLES

Le système développé ouvre la voie à diverses applications pratiques:

### A. Domaine de la Santé

Dans le secteur médical, notre système pourrait faciliter la communication entre les patients sourds et le personnel soignant, améliorant ainsi l'accès aux soins et la qualité des consultations. Des interfaces spécifiques pourraient être développées pour les salles d'urgence ou les consultations médicales.

### B. Éducation

Dans le domaine éducatif, le système pourrait servir d'outil pédagogique pour l'apprentissage des langues des signes, tant pour les personnes sourdes que pour les entendants souhaitant apprendre ces langues. Il pourrait également faciliter l'intégration des étudiants sourds dans les établissements d'enseignement classiques.

### C. Services Publics

L'implémentation de notre système dans les services publics (administrations, transports, etc.) permettrait d'améliorer l'accessibilité pour les personnes sourdes, contribuant ainsi à une société plus inclusive.

### D. Implémentation et Disponibilité

L'implémentation complète du système a été réalisée sous TensorFlow 2.10 avec CUDA 11.6 pour l'accélération par GPU. Le code source est disponible en accès libre sur GitHub<fnref n="1" />, incluant:

* Les scripts de prétraitement des données brutes

* Le code d'entraînement et d'évaluation du modèle

* L'interface utilisateur Streamlit pour la démonstration en temps réel

* La documentation détaillée pour la reproduction des résultats

Le dépôt contient également les paramètres optimaux du modèle, facilitant ainsi son déploiement dans différents contextes applicatifs.

## VI. CONCLUSION

Cette étude propose un système de reconnaissance des langues des signes basé sur une architecture CNN-LSTM combinée avec Mediapipe pour l'extraction des points clés. Le modèle a atteint une précision de 92%, avec d'excellentes performances pour des gestes distincts. Toutefois, des améliorations sont nécessaires pour gérer les confusions entre gestes visuellement similaires.

Les contributions principales de ce travail incluent:

* Une architecture hybride efficace combinant CNN et LSTM pour la reconnaissance de gestes

* L'utilisation de Mediapipe comme solution non invasive pour l'extraction des points clés

* Un système complet intégrant capture vidéo, traitement et interface utilisateur

Les travaux futurs se concentreront sur l'amélioration de la robustesse du modèle face aux variations individuelles et environnementales, ainsi que sur l'extension du vocabulaire reconnu pour couvrir un plus large éventail d'expressions des langues des signes.

Ce projet ouvre la voie à des applications pratiques dans des domaines tels que la santé, l'éducation et les services publics, avec de futures possibilités d'optimisation du modèle pour une utilisation dans des contextes réels variés.

## APPENDIX

Le prétraitement des données brutes provenant de Mediapipe comprend plusieurs étapes critiques qui influencent directement les performances du modèle:

### A. Normalisation des Coordonnées

Pour chaque trame vidéo, les coordonnées $(x, y, z)$ des points clés sont normalisées comme suit:

$$ (x', y', z') = \frac{(x - x_{\text{ref}}, y - y_{\text{ref}}, z - z_{\text{ref}})}{d_{\text{norm}}} \quad (1) $$

où $(x_{\text{ref}}, y_{\text{ref}}, z_{\text{ref}})$ sont les coordonnées du point de référence (épaule droite pour notre implémentation) et $d_{\text{norm}}$ est la distance entre les épaules, assurant l'invariance à l'échelle.

### B. Filtrage et Lissage

Un filtre de Kalman est appliqué pour réduire le bruit et les instabilités dans la détection des points clés:

$$ \hat{x}_t = A\hat{x}_{t-1} + K_t(z_t - HA\hat{x}_{t-1}) \quad (2) $$

où $\hat{x}_t$ est l'estimation de l'état à l'instant $t$, $z_t$ est la mesure observée, $A$ est la matrice de transition d'état, $H$ est la matrice d'observation et $K_t$ est le gain de Kalman.

<footnote n="1">¹https://github.com/Takouchouang/sign-language-recognition</footnote>
<table><caption>Table III
ARCHITECTURE DÉTAILLÉE DU MODÈLE HYBRIDE CNN-LSTM</caption><thead><tr><th>Couche</th><th>Dimensions de sortie</th><th>Paramètres</th></tr></thead><tbody><tr><td>Entrée</td><td>(30, 522, 3)</td><td>0</td></tr><tr><td>Conv2D-1</td><td>(30, 522, 32)</td><td>896</td></tr><tr><td>BatchNorm-1</td><td>(30, 522, 32)</td><td>128</td></tr><tr><td>MaxPool2D-1</td><td>(15, 261, 32)</td><td>0</td></tr><tr><td>Conv2D-2</td><td>(15, 261, 64)</td><td>18,496</td></tr><tr><td>BatchNorm-2</td><td>(15, 261, 64)</td><td>256</td></tr><tr><td>MaxPool2D-2</td><td>(7, 130, 64)</td><td>0</td></tr><tr><td>Conv2D-3</td><td>(7, 130, 128)</td><td>73,856</td></tr><tr><td>BatchNorm-3</td><td>(7, 130, 128)</td><td>512</td></tr><tr><td>MaxPool2D-3</td><td>(3, 65, 128)</td><td>0</td></tr><tr><td>Conv2D-4</td><td>(3, 65, 256)</td><td>295,168</td></tr><tr><td>BatchNorm-4</td><td>(3, 65, 256)</td><td>1,024</td></tr><tr><td>MaxPool2D-4</td><td>(1, 32, 256)</td><td>0</td></tr><tr><td>Flatten</td><td>(8,192)</td><td>0</td></tr><tr><td>Reshape</td><td>(30, 273)</td><td>0</td></tr><tr><td>Bidirectional LSTM-1</td><td>(30, 512)</td><td>1,082,368</td></tr><tr><td>Dropout-1</td><td>(30, 512)</td><td>0</td></tr><tr><td>Bidirectional LSTM-2</td><td>(512)</td><td>1,574,912</td></tr><tr><td>Dropout-2</td><td>(512)</td><td>0</td></tr><tr><td>Dense</td><td>(20)</td><td>10,260</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total</td><td></td><td>3,057,876</td></tr></tfoot></table>

### C. Augmentation des Données

L'augmentation des données a été réalisée selon les transformations suivantes:

* Rotation aléatoire: ±15 autour de l'axe vertical

* Mise à l'échelle: facteur aléatoire entre 0.9 et 1.1

* Décalage temporel: ±5% de la longueur de la séquence

* Ajout de bruit gaussien: $\sigma = 0.01$ sur les coordonnées normalisées

Ces techniques ont permis d'augmenter la taille du jeu de données d'entraînement d'un facteur 5, améliorant significativement la robustesse du modèle aux variations d'exécution des gestes.

L'architecture complète du modèle CNN-LSTM est détaillée dans le Tableau III, présentant les couches, leurs dimensions et le nombre de paramètres.

La dimension d'entrée (30, 522, 3) correspond à des séquences de 30 trames vidéo, avec 522 points clés (21 points × 2 mains + 468 points du visage + 33 points du corps), chacun représenté par ses coordonnées 3D $(x, y, z)$.

### REFERENCES

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Takouchouang Fraisse Sacré Takouchouang Fraisse Sacré est chercheur au Département d'Informatique de l'Université Nationale du Vietnam. Ses intérêts de recherche comprennent la vision par ordinateur, l'apprentissage profond et les technologies d'assistance. Ses travaux actuels se concentrent sur le développement de systèmes intelligents pour améliorer l'accessibilité pour les personnes en situation de handicap.

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Dr. Ho Tuong Vinh Dr. Vinh est professeur au Département d'Informatique de l'Université Nationale du Vietnam et votre encadreur académique. Ses recherches portent sur l'intelligence artificielle, la vision par ordinateur et les systèmes interactifs. Il a supervisé de nombreux projets visant à développer des technologies innovantes pour l'éducation et l'accessibilité.