Рамблер
Все новости
Личный опытНовости путешествийРынкиЛюдиИсторииБезумный мирБиатлонВ миреПриродаПрофессииПорядокЗОЖВоспитаниеЧто делать, еслиГаджетыМузыкаФинансовая грамотностьФильмы и сериалыНовости МосквыСтиль жизниНоутбуки и ПКГосуслугиПитомцыБолезниОтношенияКиноКредитыОтдых в РоссииФутболПолитикаПомощьСемейный бюджетИнструкцииЗдоровое питаниеТрудовое правоСериалыСофтВкладыОтдых за границейХоккейОбществоГероиЦифрыБезопасностьРемонт и стройкаБеременностьКнигиИнвестицииЛекарстваПоиск работыЛайфхакиАктерыЕдаПроисшествияЛичный опытНаучпопКрасотаМалышиТеатрыВыгодаПродуктивностьМебель и декорБокс/MMAНаука и техникаЗаконыДача и садПсихологияОбразованиеВыставки и музеиШкольникиКарты и платежиАвтоспортПсихологияШоу-бизнесЗащитаДетское здоровьеПрогулкиКарьерный ростБытовая техникаТеннисВоенные новостиХоббиРецептыЭкономикаБаскетболТрендыИгрыАналитикаТуризмКомпанииЛичный счетНедвижимостьФигурное катаниеДетиБиатлон/ЛыжиДом и садШахматыЛетние виды спортаЗимние виды спортаВолейболОколо спорта
Личные финансы
Женский
Кино
Спорт
Aвто
Развлечения и отдых
Здоровье
Путешествия
Помощь
Полная версия

Студент Крымского федерального университета обучил нейросеть распознавать язык жестов

СИМФЕРОПОЛЬ, 6 сентября. /ТАСС/. Учащийся Крымского федерального университета (КФУ) им. Вернадского разработал систему распознавания языка жестов с текстовой расшифровкой при помощи нейросети, сообщается в Telegram-канале Министерства внутренней политики, информации и связи Республики Крым.

"Студент Крымского федерального университета Денис Щербаков разработал систему для распознавания жестового языка. Проект включает три системы распознавания жестов, одна из которых построена на основе нейросети. Посредством камеры программа распознает жесты и выводит буквы на экран. Система способна распознавать более 30 знаков", - говорится в сообщении.

Как уточнили в университете, для обучения нейросети студент использовал собственную базу данных, в которой на каждую букву приходится от 100 до 200 примеров жестов от разных людей, с разных камер и ракурсов.

"Для разработки использовалась система, состоящая в сравнении координат - костяшек руки. Также использовались специальные функции, дескрипторы многоугольника, который составляла рука. Путем математики и алгоритмов был создан датасет, при помощи которого можно идентифицировать жест", - добавили в вузе.