Система розпізнавання жестів для людино-машинної взаємодії

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШалденко, Олексій Вікторович
dc.contributor.authorКонкіна, Наталія Сергіївна
dc.date.accessioned2020-02-29T10:59:13Z
dc.date.available2020-02-29T10:59:13Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenStructure and scope. The master's thesis consists of an introduction, six sections, a conclusion, a list of links of 37titles, 1appendix, and contains 37 figures, 23 tables. The full volume of the master's thesis is 92 pages. Relevance. The relevance of the thesis topic from the theoretical point of view is dictated by the need to develop methods, models and algorithms of capture, tracking and recognition of hands gestures carried out by a person in real time, in particular by hands, suitable for creating an interface to manage the work of the computer with their help. Purpose of the work and objectives of the research. Development of a general methodology for capturing, tracking and recognition of human dynamic gestures performed by hands, including neural networking models, methods and algorithms, theoretical and experimental justification of the performance of this methodology in real time to create workable human-machine interfaces. Studying existing methods of capture, tracking and recognition of human dynamic gestures. To achieve this goal, the following tasks were set: 1. Develop a comparative analytical review of existing methods of capture, tracking and recognition of human dynamic gestures. 2. Develop classification of gestures of the person and choose the alphabet of dynamic gestures, suitable for creation of the human-machine interface for computer control. 3. Develop a computationally effective algorithm for capturing and tracking the human hand. 4. Develop a computationally effective model and algorithm for recognition of human dynamic gestures. 5. Perform experiments to assess the reliability and performance of the system in real time, confirming the theoretical results. Object of research: methods, algorithms and programs of capture, tracking and recognition of human gestures. Research subject: types of gestures, structure of methods and algorithms of capture, tracking and recognition of dynamic gestures, their interrelation, complexity, reliability, stability, recognition of dynamic gestures in real time. Scientific novelty of the obtained results. The algorithm of recognition of gestures in a video stream with the help of neural networks has been developed, the system which gives necessary toolkit for recognition of gestures is developed, features of construction of model with use of the TRIZ investigated. The basic concepts of designing and implementing the algorithm of gesture recognition using methods and approaches of building neural networks are formulated, the theory of solving inventive problems is studied. Practical value of the research. The basic concepts of design and implementation of gesture recognition algorithm using methods and approaches of neural networks construction are formulated, the TRIZ theory is investigated.uk
dc.description.abstractukСтруктура та обсяг дипломної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, шести розділів, висновку, переліку посилань з 37 найменувань, 1 додаток, і містить 23 рисунків, 23 таблиць. Повний обсяг магістерської дисертації складає 92 сторінки. Актуальність теми. Актуальність теми дисертації з теоретичної точки зору диктується необхідністю розробки методів, моделей і алгоритмів захоплення, відстеження та розпізнавання жестів, що здійснюються людиною в реальному часі, зокрема руками, придатних для створення інтерфейсу управління роботою комп'ютера з їх допомогою. Мета роботи і завдання дослідження. Розробка загальної методології захоплення, відстеження та розпізнавання динамічних жестів людини, що здійснюються руками, включаючи моделі, методи і алгоритми, теоретичне і експериментальне обґрунтування працездатності цієї методології в реальному часі з високим рівнем надійності для створення працездатних людино-машинних інтерфейсів. Для реалізації цієї мети були поставлені такі завдання: 1. Здійснити порівняльний аналітичний огляд існуючих методів захоплення, відстеження та розпізнавання динамічних жестів людини. 2. Провести класифікацію жестів виконуються людиною і вибрати алфавіт динамічних жестів, придатний для створення людино-машинного інтерфейсу для управління комп'ютером. 3. Розробити обчислювально ефективний алгоритм захоплення і відстеження кисті людини 4. Розробити обчислювально ефективну модель і алгоритм розпізнавання динамічних жестів людини.5. Провести експерименти по оцінці надійності і працездатності системи в реальному часі, що підтверджують теоретичні результати. Об'єкт дослідження. Методи, алгоритми і програми захоплення, відстеження та розпізнавання жестів людини. Предмет дослідження. Типи жестів, структура методів і алгоритмів захоплення, відстеження та розпізнавання динамічних жестів, їх взаємозв'язок, складність, надійність, стійкість, що дозволяють розпізнавати динамічні жести в реальному часі. Наукова новизна одержаних результатів. Було розроблено алгоритм розпізнавання жестів у відеопотоці з використанням нейронних мереж, розроблена система, яка надає необхідний інструментарій для розпізнавання жестів, досліджено особливості побудови моделі з використанням теорії розв’язання винахідницьких задач. Практичне значення одержаних результатів. Сформульовані основні концепції проектування та реалізації алгоритму розпізнавання жестів з використанням методів та підходів побудови нейронних мереж, досліджено теорію розв’язання винахідницьких задач.uk
dc.format.page88 с.uk
dc.identifier.citationКонкіна, Н. С. Система розпізнавання жестів для людино-машинної взаємодії : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Конкіна Наталія Сергіївна. – Київ, 2019. – 88 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/32015
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрозпізнавання жестівuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectтеорія розв’язання винахідницьких задачuk
dc.subjectpyTorchuk
dc.subjectpythonuk
dc.subjectкаскади Хаараuk
dc.subjectgesture recognitionuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectinventive problem solving theoryuk
dc.subjectHaar cascadesuk
dc.titleСистема розпізнавання жестів для людино-машинної взаємодіїuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (АПЕПС)
Магістерські роботи