Les différences entre la langue des signes et la langue orale

Histoire de la langue des signes : Chaque culture a son histoire.

Le monde des entendant, c’est la naissance de l’écriture, et, le monde des sourds, c’est la naissance de la langue des signes. Pour chacun d’eux c’est un évènement sacré. . Cette histoire elle rappelle que les sourds se sont battus et se battent encore pour faire respecter cette langue, leur culture, ses mythes et ses valeurs, et, continuent leur combat à ce jour. Les premières tentatives connues est de Charles-Michel de l’Epée qui naît le 24 novembre 1712 à Versailles. Après des études de droit, il s’oriente vers l’église. Vers 1760, grâce à la rencontre de deux jumelles sourdes qui communiquent entre elles en langue des signes, il pense pouvoir instruire religieusement les sourds et leur apprendre à lire et à écrire. Il crée alors la première école gratuite permettant aux sourds de milieux défavorisés de recevoir une instruction. Il est le premier à baser son enseignement sur des gestes qui viennent des sourds eux-mêmes. En organisant des séances publiques d’apprentissage, il montre au reste du monde que les sourds peuvent être instruits et considérés comme des Hommes, des citoyens, et que les signes peuvent être une langue et peuvent exprimer la pensée humaine autant qu’une langue orale. Il fait de l’instruction des sourds une vraie vocation, donnant tout ce qu’il a pour eux. Le fait qu’il ait regroupé des élèves sourds a favorisé la communication entre eux, ce qui a permis le développement et le perfectionnement de la Langue des Signes Française (LSF). [6]

La langue des signes : La langue des signes est une langue vivante et complexe. Comme toute langue, elle évolue. Elle possède une pleine capacité d’expression et d’abstraction. Elle permet donc la transmission de savoirs, d’où sa légitimité éducative. Elle possède sa propre syntaxe, qui est intimement liée à la perception visuelle, puisque cette langue répond à une logique visuelle et non auditive. La grammaire de la langue des signes n’est pas identique à celle de la langue vocale. Ainsi, la place des mots dans la phrase n’est pas la même. Les signes sont basés sur l’utilisation des mains, du vue et de l’espace : les configurations des mains, leur orientation, leur emplacement et leur mouvement forment des signes qui équivalent à des mots, disposés devant soi comme sur une scène de théâtre. La disposition de ces signes, ainsi que la direction du regard, permettent de visualiser les relations (actif, passif…), le temps (signes tournés vers l’arrière pour le passé, vers l’avant pour le futur). Le visage et le mouvement des épaules servent aussi à exprimer les nuances du discours. [7]

La langue des signes est une langue universelle : « Toutes les langues des signes sont plus proches entre elles que ne le sont les langues vocales ». (Delaporte, 2002). Comme l’énonce Yves Delaporte dans la citation ci-dessus les langues des signes ont beaucoup plus de similitudes entre elles que ne l’ont les langues vocales. Un sourd chinois mettra par exemple beaucoup moins de temps à comprendre et à communiquer avec un de ses amis sourds français que ne le feront deux personnes entendantes française et chinoise. Cependant, chaque pays possède sa propre langue avec ses règles syntaxiques, lexicales, ses exceptions… En 1850, Ferdinand Berthier, professeur sourd de l’Institut National des Jeunes Sourds de Paris, proclamait : « Pendant des siècles, des lettrés de tous pays ont cherché à découvrir une langue universelle et ont échoué. Mais elle existe autour de nous, et c’est la langue des signes. » Cette prise de conscience du caractère international de ce qui fut longtemps désigné sous le terme de langage mimique. [16] Le mystère est percé : les sourds de différents pays peuvent communiquer ensemble sans problème, après un court temps d’adaptation où chacun prend connaissance du lexique de son interlocuteur. Dans les congrès internationaux de sourds, les échanges informels ainsi que les conférences se passent même d’interprètes ! Autrement dit, entre les sourds du monde entier, les barrières linguistiques n’existent pas. [14] Il existe par exemple la langue des signes américaine (ASL), la langue des signes britannique (BSL), la langue des signes belge (langue des signes de Belgique Francophone, LSFB), la langue des signes québécoise (LSQ), etc.

Expérimentation et résultats :

Afin de fixer les paramètres optimaux de l’algorithme de SIFT nous avons modifié chaque paramètre de l’algorithme. Cette expérimentation a été réalisé sur des alphabets qui semblent presque similaire a des autre. Pour cela nous avons sélectionné 3 images :

• Image 01 (singe C qui est semblable a singe O)

• Image 02 (singe U qui est semblable a singe R)

• Image 03 (singe K qui est semblable a singe V)

Les résultats obtenus sont présentés dans le tableau III.3 Afin de montrer la robustesse de l’algorithme SIFT, nous avons chargé des images de notre base sur le site web IPOL JORNAL [31]. Nous avons obtenu les résultats présentés dans les tableaux suivants (voir tableau III.3 et III.4). Nous avons aussi comparé trois cas du même alphabet. Les résultats sont représentés dans le tableau 6. D’après les résultats du tableau III.3 ; les paramètres idéals qui donnent des bons résultats de matching et qui peuvent différenciés entre des alphabets similaires sont : de 03 pour Steps per scale octave, 1.6 pour initial gaussian blur, 04 pour feature descripteur size et 08 pour feature descripteur orientation bins et qui conforment la suggérassions de G.lowe Nous avons calculé par la suite le nombre des points similaires entre chaque singe d’alphabet et les singes des autres alphabets. D’après les résultats que nous avons obtenue dans les tableaux (III.4 et III.5) nous pouvons dire que :

• la comparaison entre l’alphabet et elle-même permet de donnée le nombre de correspondances le plus élevé.

• La comparaison entre des alphabets semblent similaire permet de donnée un nombre de descripteurs similaires non négligeable.

• la comparaison entre deux alphabets différents permet de donnée un nombre de descripteur presque nul.

L’algorithme SIFT vient combler en grande partie les limites des méthodes d’’extraction de points d’intérêts déjà développées avant lui par Harris, et plus tard par Mohr et Schmid. En effet, il a contribué à l’amélioration des techniques d’extraction d’information dans une image en apportant un algorithme robuste. Il est invariant à la translation, la rotation et changement d’échelle. Pour toutes ces raisons, nous avons choisi l’algorithme SIFT pour réaliser notre application de reconnaissance de l’alphabet des sourds muets. La méthode Sift qu’est adapté à notre système, pour détecter et identifier les éléments similaires entre différentes images et de trouver des points-clés qui sont invariants au changement d’intensité, de l’échelle et de rotation. Nous avons réalisé notre application de reconnaissance de l’alphabet des sourds muets, sous le Platform java script Android pour faciliter sa portabilité sur les smartes phones.

Conclusion générale :

Nous avons proposé à travers ce projet une application de reconnaissance des alphabets des sourds muets basée sur l’utilisation du descripteur de forme SIFT. Nous avons exposé dans le premier chapitre, le problème des sourds muets. Cette catégorie utilise les gestes de la main afin de communiquer avec le reste de la société. Dans le deuxième chapitre, nous avons présenté une étude sur les différentes techniques et systèmes déjà proposés dans la littérature. Dans le dernier chapitre, nous avons présenté en détail l’approche SIFT qui permet de détecter les points d’intérêts d’une image qui sont invariants au changement d’intensité, de mise à l’échelle et de rotation, ce qui fait de lui un descripteur très robuste. Notre application de reconnaissance des alphabets des sourds muets est basée sur deux étapes principales :

la première étape consiste à calculer les descripteurs de chaque image de singe d’alphabet

la deuxième étape consiste à comparer les descripteurs de l’alphabet à reconnaitre avec tous les descripteurs des alphabets de A jusqu’à Z. L’alphabet est identifié par le nombre de points similaires le plus élevé.

L’application a été développée sous Android et a été aussi chargée sur un smartphone pour faciliter l’utilisation de cette dernière. Les résultats obtenus sont très convainquant mais comme dans tout projet, il reste néanmoins des améliorations concernant les performances du système, en particulier pour les alphabets qui semblent avoir une forme presque similaire.

Table des matières

Dédicace
Table des matières
Table des figures
liste de tableaux
Glossaire
Introduction générale
CHAPITRE I. Les sourds muets
1. Introduction
2. Qui sont les sourds muets ?
3. Comment avoir une surdité ?
4. Histoire de la langue des signes
5. La langue des signes
6. Les différences entre la langue des signes et la langue orale
7. Quelques caractéristiques de la Langue des Signes
8. Composition d’un signe
8.1. La configuration
8.2. Le mouvement
8.3. L’emplacement
8.4. L’orientation
8.5. La mimique faciale
9. Différentes classes de signes
10. Interaction entre les deux mains
11. Enrichissement de la langue des singes
12. La Langue des Signes Française (LSF)
13. L’alphabet de la langue des signes française
14. La langue des signes est une langue universelle
15. Conseils et attitudes
16. Conclusion
CHAPITRE II. Les méthodes de reconnaissance des alphabets
1. Introduction
2. La reconnaissance des gestes
2.1. Type de reconnaissance de gestes
2.1.1. La reconnaissance statique
2.1.2. La reconnaissance dynamique
2.2. Définition des gestes
2.3. Les fonctions du geste de la main
2.3.1. La fonction ergotique
2.3.2. La fonction épistémique
2.3.3. La fonction sémiotique
2.4. Les gestes de la main
2.5. Le problème de la reconnaissance des gestes
3. Les méthodes de reconnaissance des gestes
3.1. La reconnaissance en utilisant des points caractéristiques spatio-temporelle (STIP)
3.2. Reconnaissance de gestes dynamiques de la main
3.3. La reconnaissance de gestes en utilisant un système multi-caméras
3.4. La reconnaissance en utilisant les gants
3.5. La reconnaissance de la langue des signes en utilisant des sous-unités linguistiques
3.6. Reconnaissance des gestes par le suivi 3D de la main
3.7. Le système de traduction de langue des singes en utilisant Kinect
4. Conclusion
CHAPITRE III. Sift et résultats et implémentations
Partie I :SIFT
1. Introduction
2. Définition
3. L’algorithme SIFT
3.1. Calcul des points d’intérêts et des descripteurs
3.1.1. Construction de l’espace des échelles (la pyramide)
3.1.2. Détection des extrema locaux dans les DoG
3.1.3. Localisation précise des points d’intérêt et élimination des points non pertinents
3.1.4. Affectation d’orientation aux points d’intérêt
3.1.5. Calcul des descripteurs
3.2. Mise en correspondance
4. Les techniques utilisées dans la recherche de correspondance
5. Pour Quoi SIFT ?
Partie II : Implémentation et résultats
1. Introduction
2. La conception du système
2.1. Création de la base des signes
2.2. Reconnaissance de l’alphabet
3. Acquisition d’image
4. Calcul des points d’intérêts et des descripteurs
5. Base de données
6. Environnement de développement
6.1. Android
6.2. Architecture matérielle
7. Présentation des interfaces de notre système
7.1. L’interface principale
7.2 Fenêtre des paramètres
7.3. Fenêtre des singes
7.4. Fenêtre de la caméra
7.5. Fenêtre d’explorer
8. Expérimentation et résultats
9. Conclusion

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