Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов; Современные технологии, экономика и образование

Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов; Современные технологии, экономика и образование

Bibliografiska uppgifter
Parent link:Современные технологии, экономика и образование.— 2019.— [С. 157-159]
Huvudupphovsman: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Institutionell upphovsman: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Övriga upphovsmän: Булыгин Д. А.
Sammanfattning:Заглавие с титульного экрана
Currently, more research is aimed at solving problems using computer vision and artificial intelligence. Most frequent are solutions and approaches using gesture recognition based on infrared sensors or neural networks. The relevance of the subject matter is due to the possibility of applying the proposed approach for managing the operation of objects without tactile contact and voice identification of commands, as well as its simplicity from the point of view of the end-user. This paper proposes a proprietary convolutional neural network architecture to solve gesture classification. The accuracy of the network operation was evaluated depending on the distance between the camera and the hand, as well as depending on the complexity of the gesture.
Språk:ryska
Publicerad: 2019
Serie:Современные образовательные технологии и тенденции развития инженерного образования в России
Ämnen:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
сверточные сети
сверточные нейронные сети
распознавание жестов
компьютерное зрение
искусственный интеллект
архитектура
точность
Länkar:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/58182
Materialtyp: Elektronisk Bokavsnitt
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631023

Liknande verk

Liknande verk