Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39433
Title: Технологии машиного обучения и захват изображений для распознавания языка жестов
Other Titles: Mobile application for gesture language recognition
Authors: Кунцевич, А. А.
Кулик, Г. В.
Житник, М. Е.
Keywords: материалы конференций;платформа ARKit;платформа CoreML;Microsoft Custom Vision;распознавание изображений;image recognition
Issue Date: 2020
Publisher: Беспринт
Citation: Кунцевич, А. А. Технологии машиного обучения и захват изображений для распознавания языка жестов / А. А. Кунцевич, Г. В. Кулик, М. Е. Житник // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года : в 3 ч. Ч. 2 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 307–309.
Abstract: В разработке данного приложения преследуется благая цель - помощь в налаживании контакта между людьми использующими язык жестов и людьми говорящими на английском языке. В работе представлены инструменты и методы разработки мобильных приложених с технологиями машинного обучения и захвата изображений, рассматривается создание модели CoreML с помощью Microsoft Custom Vision, интеграция модели в приложение, отправка запросов в модель и обработка результата в реальном времени. В результате был получен прототип приложения, распознающий отдельные буквы языка жестов с точностью более 80% в реальном времени.
Alternative abstract: The development of this application pursues a good goal - to help establish contact between people using sign language and people who speak English. This project describes and uses tools and methods for developing mobile applications with machine learning and image capture technologies, discusses the creation of a CoreML model using Microsoft Custom Vision, integrating the model into an application, sending requests to the model and processing the result in real time. As a result of our work we got a prototype application that recognizes individual sign language letters with an accuracy of more than 80% in real time.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39433
ISBN: 978-985-90533-9-9
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kuntsevich_Tekhnologii.pdf577.73 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.