Шалденко, Олексій ВікторовичКонкіна, Наталія Сергіївна2020-02-292020-02-292019-12Конкіна, Н. С. Система розпізнавання жестів для людино-машинної взаємодії : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Конкіна Наталія Сергіївна. – Київ, 2019. – 88 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/32015Структура 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.ukрозпізнавання жестівнейронна мережатеорія розв’язання винахідницьких задачpyTorchpythonкаскади Хаараgesture recognitionneural networkinventive problem solving theoryHaar cascadesMaster Thesis88 с.