Визначення жестів з Американської жестової мови з допомогою CNN та FFT

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-412 Сайкевичом Володимиром Анатолійовичом. Тема “Визначення жестів з Американської жестової мови з допомогою CNN та FFT”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є побудова нейронної мережі для розпізнавання жестів на зображеннях з використанням методу Швидкого Перетворення Фур’є замість згортки. Об’єктом дослідження є розпізнавання жестів на зображеннях з використанням методу Швидкого Перетворення Фур’є замість згортки. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено нейронну мережу для розпізнавання жестів на зображеннях, система приймає зображення жестів, як ввід і повертає розпізнані слова друком в консоль. Дана система може використовуватися на практиці для оптимізації опрацювання відео, фото, зображення з камери і перекладу, яка потребує обмежених людських ресурсів для його виконання. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено програму, що класифікує жести зі зображень з допомогою нейронної мережі, у якій використовувався шар з Швидким перетворенням Фур’є у якості згорткового. Загальний обсяг роботи: 62 сторінки, 40 рисунків, 15 посилань. The bachelor's qualification work was completed by the student of the KN-412 group, Saikevych Volodymyr Anatoliyovych. Topic "Determining gestures from American Sign Language using CNN and FFT". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The aim of the thesis is to build a neural network for recognizing gestures on images using the Fast Fourier Transform method instead of convolution.