Segmentation et reconaissance des gestes pour l'interaction homme-robot cognitive

Cette thèse présente un cadre formel pour l'interaction Homme-robot (HRI), qui reconnaître un important lexique de gestes statiques et dynamiques mesurés par des capteurs portatifs. Gestes statiques et dynamiques sont classés séparément grâce à un processus de segmentation. Les tests expérimentaux sur la base de données de gestes UC2017 ont montré une haute précision de classification. La classification pas à pas en ligne utilisant des données brutes est fait avec des réseaux de neurones profonds « Long-Short Term Memory » (LSTM) et à convolution (CNN), et sont plus performants que les modèles statiques entraînés avec des caractéristiques spécialement conçues, au détriment du temps d'entraînement et d'inférence. La classification en ligne des gestes permet une classification prédictive avec réussit. Le rejet des gestes hors vocabulaire est proposé par apprentissage semi-supervisé par un réseau de neurones du type « Auxiliary Conditional Generative Adversarial Networks ». Le réseau propose a atteint une haute précision de rejet de les gestes non entraînés de la base de données UC2018 DualMyo.