Розроблено математичне та програмне забезпечення комп'ютеризованої системи ідентифікації жестів української жестової мови у реальному часі. Запропоновано нову модифікацію методу навчання нейронних мереж зворотним поширенням похибки, яка дозволяє на 27 % зменшити кількість помилок розпізнавання кінців пальців долоні та на 44 % зменшити час навчання у порівнянні з методом спряжених градієнтів. Розроблено новий метод вибору прикладів для навчання нейромережевого класифікатора, який дозволяє застосувати технологію інтерактивного навчання з відео. Створено модель псевдодвовимірної неперервної деформації зображення, яку використано для порівняння форми долоні з еталоном. Виявлено, що дана модель дозволяє підвищити відсоток правильного розпізнавання форми долоні з 87 % до 94 %. Виявлено, що розроблена комп'ютеризована система ідентифікації жестів української жестової мови на тестовому наборі з 85-ти жестів правильно розпізнає 92 % жестів.

  Завантажити