Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Виберіть свою мову


Технологія розпізнавання елементів дактильно-жестової мови

Крак Ю.В.1, Шкільнюк Д.В.2
1 Taras Shevchenko National University of Kyiv
2 Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України

Повний текст (PDF)

УДК: 004.932.751
Мова публікації: Українська
Stuc. intelekt. 2009; 14; (3):564-572

Анотація: Об’єктом дослідження є дактильно-жестова мова, яка використовується для спілкування людьми з пониженим слухом. Метою дослідження є розробка та реалізація алгоритмів розпізнавання дактильно- жестової мови. У роботі розглядається та використовується метод анімації персонажів, за допомогою якого виокремлюється ряд ознак жестів. Розглядаються алгоритми візуальної обробки зображень. Запропоновано класифікацію жестів дактильної мови.

Ключові слова:

Посилання:

  1. Закон України «Про основи соціальної захищеності інвалідів в Україні».
  2. Крак Ю. Компьютерная система виртуального общения людей с проблемами слуха / Ю. Крак,А. Бармак, А. Ганжа, А. Тернов, Н. Шатковский // 16th International Conference «KnowledgeDialogue-Solution» KDS 2008. – Varna, Bulgaria, 2008. – C. 161-165.
  3. Давидов М.В. Методи та засоби опрацювання зображень реального часу для ідентифікації елементівжестової мови / М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський // Штучний інтелект. – 2008. – № 1. – С. 131-138.
  4. Давидов М.В. Класифікація елементів відеозображень реального часу з допомогою нейромережі /М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський // Вісник Національного університету «Львівська політехніка»:Iнформаційні системи та мережі. – 2005. – № 549. – С. 82-92.
  5. Heung-Il Suk Robust Modelling and Recognition of Hand Gestures with Dynamic Bayesian Network /Heung-Il Suk, Bong-Kee Sin, Seong-Whan Lee // Pattern Recognition, 2008. ICPR 2008. 19thInternational Conference, (8-11 Dec. 2008) – P. 1-4.
  6. Marcel Sebastien. Hand Gesture Recognition using Input-Output Hidden Markov Models / Sebastien Marcel,Olivier Bernier, Jean-Emmanuel Viallet, Daniel Collobert // Face and Gesture Recognition (FG ‘00). – P. 456-462.
  7. Thomas Coogan. Real time hand gesture recognition including hand segmentation and tracking / ThomasCoogan, George Awad, Junwei Han, Alistair Sutherland // Advances in Visual Computing. – 2006. – P. 495-504.
  8. Radu-Daniel Vatavu. Above-the-Table Interactions for Intelligent Sensing Systems / Radu-Daniel Vatavu,Stefan-Gheorghe Pentiuc // 9th International Conference on Development and application systems, Suceava,Romania, (May 22-24, 2008). – P. 285-288.
  9. Врачева А.А. Анализ методов и геодезических технологий наземного лазерного сканирования :автореф. магистерской работы [Электронный ресурс] / А.А. Врачева. – Режим доступа:http://masters.donntu.edu.ua/2008/ggeo/vracheva/diss/index.htm.
  10. Midori Kitagawa. Workflow and Techiques for Motion Capture / Midori Kitagawa, Brian Windsor.MoCap for Artists. – San Francisco : Focal Press is an imprint of Elsevier, 2008. – 216 p.
  11. Ту Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес. – М. : Мир, 1978. – 411с.
  12. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gonka.ru/nick/glaz/.
  13. Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс. – М. : Вильямс,2004. – 926 с.

Переглянути повний текст статті (PDF)