Extraction de caractéristiques humaines dans le mouvement par apprentissage automatique : l'exemple de l'identité en Langue des Signes
Félix Bigand · theses.fr (ABES) · 2021
De nombreux obstacles technologiques doivent être surmontés afin d'outiller les Langues des Signes (LS) de la même manière que les langues parlées. Pour ce faire, il est nécessaire d'approfondir les connaissances dans de multiples disciplines, en particulier les sciences du mouvement. Plus précisément, cette thèse vise à étudier la possibilité d'anonymiser les mouvements d'un signeur, de la même manière qu'un locuteur peut rester anonyme en modifiant des aspects spécifiques de sa voix.Premièrement, cette thèse met en lumière les propriétés cinématiques de la LS spontanée afin d'améliorer les modèles de LS naturelle. En utilisant des données de mouvements en 3D de plusieurs signeurs, nous montrons que la bande passante cinématique de la LS spontanée diffère fortement de celle des signes isolés. Ensuite, une analyse en composantes principales révèle que les discours spontanés peuvent être décrits par un ensemble réduit de mouvements simples (i.e., synergies).De plus, en combinant données humaines et modélisation informatique, cette thèse démontre que les signeurs peuvent être identifiés à partir de leurs mouvements, au-delà de la morphologie et de la posture. Enfin, nous présentons des modèles d'apprentissage automatique capables d'extraire automatiquement l'information d'identité dans les mouvements de la LS, puis de la manipuler lors de la génération. Les modèles développés dans cette thèse pourraient permettre de produire des messages de LS anonymes via des signeurs virtuels, ce qui ouvrirait de nouveaux horizons aux signeurs sourds.