Анализ методов машинного обучения для распознавания языка жестов в режиме реального времени
Аннотация
Магистерская диссертация 85 с., 12 рис., 9 табл., 50 источн.
АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЯЗЫКА ЖЕСТОВ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ
Объектом исследования являются системы распознавания языков жестов в режиме реального времени, основанные на искусственном интеллекте.
Предмет исследования – методы распознавания языков жестов с использованием искусственного интеллекта.
Цель работы заключается в выявлении наилучшего метода распознавания и интерпретации жестового языка в режиме реального времени с целью расширения доступа к информации лиц с нарушениями слуха.
Методы исследований: при проведении исследований использовались методы системного анализа, модели анализа данных и алгоритмы машинного обучения, алгоритмы компьютерного зрения, когнитивный анализ пользовательских предпочтений.
Результатом работы является действующая модель машинного обучения, способная с высокой точностью распознавать 10 слов Русского жестового языка (РЖЯ) в режиме реального времени.
АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЯЗЫКА ЖЕСТОВ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ
Объектом исследования являются системы распознавания языков жестов в режиме реального времени, основанные на искусственном интеллекте.
Предмет исследования – методы распознавания языков жестов с использованием искусственного интеллекта.
Цель работы заключается в выявлении наилучшего метода распознавания и интерпретации жестового языка в режиме реального времени с целью расширения доступа к информации лиц с нарушениями слуха.
Методы исследований: при проведении исследований использовались методы системного анализа, модели анализа данных и алгоритмы машинного обучения, алгоритмы компьютерного зрения, когнитивный анализ пользовательских предпочтений.
Результатом работы является действующая модель машинного обучения, способная с высокой точностью распознавать 10 слов Русского жестового языка (РЖЯ) в режиме реального времени.