Визначення та розпізнавання жестів дактильної абетки
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2021
Автор(и) :
Петренко Юрій Анатолійович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Петренко, Ю. А. (2021). Визначення та розпізнавання жестів дактильної абетки [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3112
[ДСТУ] Петренко Ю. А. Визначення та розпізнавання жестів дактильної абетки : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2021. 45 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3112 (дата звернення: 25.07.2026).
Під час кваліфікаційної роботи було досліджено багато різноманітних питань. Зокрема було проаналізовано існуючі підходи до задач ідентифікації та розпізнавання елементів дактильної мови. Детально оглянуто кожен зі способів та обрано найзручніший і найбільш можливий підхід у даній ситуації.
Крім того, були оглянуті види нейромереж та встановлено, що для задач розпізнавання образів та класифікації найбільш ефективним типом мереж є згорткові нейронні мережі. Щоб обрати архітектуру мережі, було проаналізовано декілька найбільш популярних прикладів.
В результаті встановлення необхідних компонентів та написання програми, були отримані результати, що були очікуваними. Спочатку відбувалося навчання нейромережі на вхідних даних, потім – тестування отриманої нейромережі для визначення точності роботи. Після отримання задовільних результатів тестування, завантажувалася картинка з жестом і в результаті роботи програми спостерігався вивід в консоль букви, що позначає жест на фото.
Крім того, були оглянуті види нейромереж та встановлено, що для задач розпізнавання образів та класифікації найбільш ефективним типом мереж є згорткові нейронні мережі. Щоб обрати архітектуру мережі, було проаналізовано декілька найбільш популярних прикладів.
В результаті встановлення необхідних компонентів та написання програми, були отримані результати, що були очікуваними. Спочатку відбувалося навчання нейромережі на вхідних даних, потім – тестування отриманої нейромережі для визначення точності роботи. Після отримання задовільних результатів тестування, завантажувалася картинка з жестом і в результаті роботи програми спостерігався вивід в консоль букви, що позначає жест на фото.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.65 MB
Контрольна сума :
(MD5):e0a7bb6063ca4901e938e9f1ccb9f014
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International