Розпізнавання мови жестів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКухарєв, Сергій Олександрович
dc.contributor.authorБожко, Дмитро Петрович
dc.date.accessioned2023-09-16T12:08:44Z
dc.date.available2023-09-16T12:08:44Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломнa робота: 157 сторінки, 20 рисунки, 6 таблиць, 1 додаток, 20 джерел. НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, ЗГОРТКОВІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, РОЗПІЗНАВАННЯ, ВЕБ-ДОДАТОК, МОВА ЖЕСТІВ. Ця дипломна робота присвячена розробці та реалізації системи розпізнавання мови жестів. Основною метою дослідження є створення ефективної системи, яка здатна розпізнавати різні жести у реальному часі за допомогою комп'ютерного зору. У процесі роботи було проведено аналіз літератури з питань людино- комп'ютерної взаємодії та розпізнавання жестів. Були вивчені існуючі програмні рішення та алгоритми, а також проведений огляд розпізнавання жестів у реальному часі за допомогою комп'ютерного зору. Основним завданням дипломної роботи було розробити основні алгоритми для роботи системи та встановити їхні зв'язки із сторонніми браузерами. Були виконані тестування відповідних модулів та системи в цілому для перевірки їхньої працездатності та ефективності. В якості технологічного рішення для реалізації системи була використана бібліотека TensorFlow, яка є потужним фреймворком для розробки та навчання моделей машинного навчання. Вона надала необхідні інструменти для побудови та тренування нейронних мереж, які використовуються для розпізнавання жестів. Результати дослідження демонструють успішну реалізацію системи розпізнавання мови жестів. Система здатна ефективно розпізнавати різні жести у реальному часі, що дозволяє використовувати її для покращення взаємодії між користувачем та комп'ютером. Отже, дана дипломна робота вносить вагомий внесок у розвиток технологій розпізнавання жестів та створення ефективних систем для комунікації між людиною та комп'ютером. Результати дослідження можуть бути застосовані в різних областях, де взаємодія через жести має важливе значення.uk
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 157 pages, 20 figures, 6 tables, 1 appendix, 20 sources. NEURAL NETWORKS, CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS, RECOGNITION, WEB APPLICATION, SIGN LANGUAGE. This thesis is devoted to the development and implementation of a sign language recognition system. The main goal of the research is to create an effective system that can recognize various gestures in real time using computer vision. In the course of work, we analyzed the literature on human-computer interaction and gesture recognition. Existing software solutions and algorithms were studied, as well as an overview of real-time gesture recognition using computer vision. The main task of the thesis was to develop the main algorithms for the system and establish their connections with third-party browsers. The relevant modules and the system as a whole were tested to verify their performance and efficiency. The TensorFlow library was used as a technological solution for implementing the system, which is a powerful framework for developing and training machine learning models. It provided the necessary tools for building and training neural networks used for gesture recognition. The research results demonstrate the successful implementation of the sign language recognition system. The system is able to effectively recognize various gestures in real time, which allows it to be used to improve the interaction between the user and the computer. Thus, this thesis makes a significant contribution to the development of gesture recognition technologies and the creation of effective systems for human-computer communication. The results of the research can be applied in various fields where gesture interaction is important.uk
dc.format.extent157 с.uk
dc.identifier.citationБожко, Д. П. Розпізнавання мови жестів : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Божко Дмитро Петрович. – Київ, 2023. – 157 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60435
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectвеб-додатокuk
dc.subjectмова жестівuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectrecognitionuk
dc.subjectweb applicationuk
dc.subjectsign languageuk
dc.titleРозпізнавання мови жестівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bozhko_bakalavr.pdf
Розмір:
12.78 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи