Система розпізнавання української жестової мови на базі технологій машинного навчання та комп'ютерного зору

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПотапова, Катерина Романівна
dc.contributor.authorГусарова, Надія Вікторівна
dc.date.accessioned2024-09-18T14:03:44Z
dc.date.available2024-09-18T14:03:44Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (57- с., 23- рис. 6- табл., - додатки). Об’єкт розробки – створення системи розпізнавання української жестової мови на базі технологій машинного навчання та комп'ютерного зору з використанням TensorFlow.js, MobileNet, KNN Classifier та Handpose Model. Система дозволяє: здійснювати розпізнавання жестів у реальному часі; забезпечувати високу точність та швидкість роботи системи; передбачені механізми захисту від помилок. Передбачена можливість інтеграції системи у різні середовища для покращення комунікації та автоматизації процесів. В процесі розробки були використані технології машинного навчання TensorFlow.js, MobileNet, KNN Classifier та модель Handpose. В ході розробки: проведено аналіз методів побудови існуючих систем розпізнавання жестової мови, сформульовані вимоги до системи розпізнавання української жестової мови, розроблена система розпізнавання жестів на базі машинного навчання та комп'ютерного зору, розроблена структура системи розпізнавання жестів, розроблено користувацький додаток для управління та моніторингу роботи системи розпізнавання жестів, розроблено веб-сервіс для інтеграції системи розпізнавання жестів у різні середовища, розроблено програмне забезпечення для роботи з моделями TensorFlow.js, MobileNet, KNN Classifier та Handpose. Упровадження цієї системи дозволить покращити якість комунікації для людей з порушеннями слуху та сприятиме розвитку технологій машинного навчання та комп'ютерного зору.
dc.description.abstractotherThe qualification work includes an explanatory note (57- pages, 23 - figures, 6 - tables, appendices). The object of development is the creation of a Ukrainian sign language recognition system based on machine learning and computer vision technologies using TensorFlow.js, MobileNet, KNN Classifier, and Handpose Model. The system allows for real-time gesture recognition, ensuring high accuracy and speed; error protection mechanisms are provided. The system can be integrated into various environments to improve communication and automate processes. During the development process, machine learning technologies such as TensorFlow.js, MobileNet, KNN Classifier, and Handpose Model were used. The development included an analysis of existing sign language recognition systems, formulation of requirements for the Ukrainian sign language recognition system, development of a gesture recognition system based on machine learning and computer vision, creation of the system structure, development of a user application for managing and monitoring the gesture recognition system, development of a web service for integrating the gesture recognition system into various environments, and development of software for working with TensorFlow.js, MobileNet, KNN Classifier, and Handpose models. The implementation of this system will improve communication quality for people with hearing impairments and contribute to the advancement of machine learning and computer vision technologies.
dc.format.extent72 с.
dc.identifier.citationГусарова, Н. В. Система розпізнавання української жестової мови на базі технологій машинного навчання та комп'ютерного зору : дипломний проект ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Гусарова Надія Вікторівна. – Київ, 2024. – 72 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69037
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectсистема розпізнавання жестової мови
dc.subjecttensorflow.js
dc.subjectmobilenet
dc.subjectknn classifier
dc.subjecthandpose model
dc.subjectsign language recognition system
dc.subjecthandpose model.
dc.titleСистема розпізнавання української жестової мови на базі технологій машинного навчання та комп'ютерного зору
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Husarova_N_V_bakalavr_pzb.docx
Розмір:
3.63 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи