Résumé: Les progrès récents dans l'informatique mobile, la détection sans _l et les technologies de communication, l’électronique grand public ont modernise nos villes et nos milieux de vie. Les bâtiments, les routes et les véhicules sont désormais dot_es de divers capteurs et objets intelligents interconnectes par des protocoles de communication machine _a machine, accessibles via Internet, pour former ce qu'on appelle l'Internet des objets (IoT). La puissance de l'ToT se développe lorsqu'il est couple avec le Machine Learning, puisque ce dernier o_re des techniques qui permettent d'analyser la grande quantité de données generees par les capteurs et les actionneurs. Les bâtiments intelligents sont un exemple attrayant d'applications d'IoT et d'apprentissage automatique orant déséconomies d'energie plus elevees et la satisfaction des occupants gr^ace au contrôle dynamique. Les assistants vocaux virtuels (par exemple, Amazon Alexa, Google Home) sont désormais une composante centrale de la maison intelligente. Cependant, ils ne sont pas adaptes aux personnes sourdes et muettes qui communiquent en langage gestuel. Des moyens de communication alternatifs ecaces _a l’intérieur de la maison sont nécessaires pour faciliter l'interaction des personnes sourdes et malentendantes. L'objectif principal de cette thèse est de concevoir et de réaliser une solution basée sur l'apprentissage automatique pour la reconnaissance du langage des signes qui permet le contrôle d'un environnement domestique intelligent a travers des gestes.

Alger:
Langue: Anglais
Collation: 100 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Master
Etablissement de soutenance: Alger, Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique

Note: Bibliogr.pp.93-101