СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ISSN (печатн.): 2782-2001
ISSN (онлайн): 2782-215X
В настоящее время всё больше исследований направлено на решение задач с применением компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Наиболее частыми являются решения и подходы с использованием распознавания жестов на основании инфракрасных сенсоров или нейронных сетей.
Актуальность рассматриваемой тематики обусловлена возможностью применения предлагаемого подхода для управления работой объектов без тактильного контакта и голосовой идентификации команд, а также своей простотой с точки зрения конечного пользователя.
В настоящей работе проанализированы существующие способы распознавания жестов. Рассмотрены методы и подходы, а также их реализация, исследованы преимущества и недостатки рассмотренных методов. На их основе составлена таблица с тезисной информацией и предложена собственная архитектура сверточной нейронной сети для решения классификации жестов. Проведена оценка точности работы сети. На основе полученных данных проведен двухфакторный анализ зависимости сложности жеста, его дальности и точности полученного алгоритма.
По полученной зависимости построены графики изменения точности работы сверточной нейронной сети. Проанализирован характер изменения точности для различных факторов.
Булыгин Д.А., Мамонова Т.Е. Распознавание жестов рук в режиме реального времени // Научный вестник НГТУ. – 2020. – № 1 (78). – С. 25–40. – DOI: 10.17212/1814-1196-2020-1-25-40.
Bulygin D.A., Mamonova T.E. Raspoznavanie zhestov ruk v rezhime real'nogo vremeni [Recognition of hand gestures in real time]. Nauchnyi vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Science bulletin of the Novosibirsk state technical university, 2020, no. 1 (78), pp. 25–40. DOI: 10.17212/1814-1196-2020-1-25-40.
