Штучний інтелект

Анотація: Метою даного дослідження є розробка та реалізація алгоритмів розпізнавання дактильної жестової мови, що використовується при спілкуванні з людьми з вадами слуху. В роботі розширюється та деталізується схема класифікації окремих елементів дактильної мови, розглядаються та описуються методи побудови контуру елемента дактильної мови.

Ключові слова:

Посилання:

1. Fang G. Large-vocabulary continuous sign language recognition based on transition-movement models /G. Fang, W. Gao, D. Zhao // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics . – Jan. 2007. – Vol. 37(1). –Р. 1-9.
2. Real time large vocabulary continuous sign language recognition based on op/viterbi algorithm / G. Yao,H. Yao, X. Liu, F. Jiang // ICPR. – Aug. 2006. – Vol. 3. – Р. 312-315.
3. Vogler C. A framework for recognizing the simultaneous aspects of American sign language / C. Vogler,D. Metaxas // CVIU. – Mar. 2001. – Vol. 81(3). – P. 358-384.
4. Hidden conditional random fields for gesture recognition / [S.B. Wang, A. Quattoni, L.-P. Morency,D. Demirdjian, T. Darrell] // CVPR. – June 2006. – Vol. 2. – P. 1521-1527.
5. Ong S. Automatic sign language analysis: A survey and the future beyond lexical meaning / S. Ong,S. Ranganath // PAMI. – June 2005. – № 27(6). – P. 873-891.
6. Smoothed Disparity Maps for Continuous American Sign Language Recognition / Philippe Dreuw, PascalSteingrube, Thomas Deselaers, and Hermann Ney // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2009. –P. 24-31.
7. Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс. – М. : Вильямс,2004. – 926 с.
8. Ту Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес. – М. : Мир, 1978. – 411с.
9. Крак Ю.В. Технологія розпізнавання елементів дактильно-жестової мови / Ю.В. Крак, Д.В. Шкільнюк //Штучний інтелект. – 2009. – № 3. – С. 564-572.