Une étude sur la prise en compte simultanée de deux modalités pour la reconnaissance de gestes de SoundPainting

National audienceNowadays, gestures are being adopted as a new modality in the field of Human-Computer Interaction (HMI), where the physical movements of the whole body can perform unlimited actions. Soundpainting is a language of artistic composition used for more than forty years. However, the work on the recognition of SoundPainting gestures is limited and they do not take into account the movements of the fingers and the hand in the gestures which constitute an essential part of SoundPainting. In this context, we con- ducted a study to explore the combination of 3D postures and muscle activity for the recognition of SoundPainting gestures. In order to carry out this study, we created a Sound- Painting database of 17 gestures with data from two sensors (Kinect and Myo). We formulated four hypotheses concerning the accuracy of recognition. The results allowed to characterize the best sensor according to the typology of the gesture, to show that a "simple" combination of the two sensors does not necessarily improves the recognition, that a combination of features is not necessarily more efficient than taking into account a single well-chosen feature, finally, that changing the frequency of the data acquisition provided by these sensors does not have a significant impact on the recognition of gestures.Actuellement, les gestes sont adoptés comme une nouvelle modalité dans le domaine de l'interaction homme-machine, où les mouvements physiques de tout le corps peuvent effectuer des actions quasi-illimitées. Le Soundpainting est un langage de composition artistique utilisé depuis plus de quarante ans. Pourtant, les travaux sur la reconnaissance des gestes SoundPainting sont limités et ils ne prennent pas en compte les mouvements des doigts et de la main dans les gestes qui constituent une partie essentielle de SoundPainting. Dans ce contexte, nous avons réalisé une étude pour explorer la combinaison de postures 3D et de l'activité musculaire pour la reconnaissance des gestes SoundPainting. Pour réaliser cette étude, nous avons créé une base de données SoundPainting de 17 gestes avec les données provenant de deux capteurs (Kinect et Myo). Nous avons formulé quatre hypothèses portant sur la précision de la reconnaissance. Les résultats ont permis de caractériser le meilleur capteur en fonction de la typologie du geste, de montrer qu'une "simple" combinaison des deux capteurs n'entraîne pas forcément une amélioration de la reconnaissance, de même une combinaisons de caractéristiques n'est pas forcément plus performante que la prise en compte d'une seule caractéristique bien choisie, enfin, que le changement de la cadence d'acquisition des données fournies par ces capteurs n'a pas un impact significatif sur la reconnaissance des gestes