Soutenance thèse - Valentin Belissen - Reconnaissance automatique de langue des signes
Channel: valbeliss
Date: 12/11/2020

Questions du jury : 
https://youtu.be/7krQJJq22C4

Thèse de doctorat en informatique de l'Université Paris-Saclay, soutenue par Valentin Belissen, réalisée au LIMSI - CNRS

"De la reconnaissance de signes à la compréhension automatique de langue des signes : une prise en compte des unités non conventionnalisées"

Sincères remerciements et félicitations à Jérémie Ségouat pour avoir assuré l'interprétation (i.e. en direct !) en LSF de la thèse, avec - entre autres - les contraintes techniques de la visio, le flot ininterrompu de paroles et la lecture sur l'écran de vidéos commentées, le vocabulaire spécifique à la fois en linguistique et en informatique...

Composition du jury, présidé par François Yvon :
Mounim El Yacoubi (Professeur, Télécom SudParis – Institut Mines-Télécom ; rapporteur)
Benoit Favre (Maitre de conférences HDR, Université Aix-Marseille, CNRS, LIS ; rapporteur)
Laurence Meurant (Chercheur qualifié FNRS, Université de Namur ; examinatrice)
François Yvon (Directeur de recherche, CNRS, LIMSI ; examinateur)
Annelies Braffort (Directrice de recherche, CNRS, LIMSI ; directrice)
Michèle Gouiffès (Maitre de conférences HDR, Université Paris-Saclay, CNRS, LIMSI ; codirectrice)

Résumé :
Les langues des signes sont nées au sein des communautés de Sourds. Elles intègrent des signes lexicaux, i.e. des unités conventionnalisées, mais aussi des structures très iconiques. Si la plupart des recherches en reconnaissance de LS se sont focalisées sur les signes lexicaux, nous souhaitons élargir cette perspective pour envisager la reconnaissance d’éléments iconiques et syntaxiques.
Nous proposons d’abord Dicta-Sign-LSF-v2, un corpus de dialogue annoté de manière détaillée. Nous redéfinissons alors le problème comme celui de la reconnaissance de descripteurs linguistiques, avec des métriques adaptées. Nous développons par ailleurs une représentation compacte et généralisable des signeurs dans les vidéos, puis une architecture d’apprentissage adaptée.
Dans une étude autour de la reconnaissance de quatre descripteurs linguistiques, nous montrons alors le bien-fondé de l'approche proposée et ouvrons la voie à une acception plus large de la reconnaissance continue de LS.

Thèse en ligne :
http://www.theses.fr/2020UPASG064