Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

1 2017

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: theano

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

System wspomagający rozpoznawanie znaków języka migowego oparty na sztucznej sieci neuronowej

Lewandowski P., Półtorak M., Wagner M., Pochmara J., Rybarczyk A.

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

2017

No. 91

155--164

W niniejszym artykule zaproponowano realizację systemu wspomagajacego rozpoznawanie statycznych znaków języka migowego. Na potrzeby rozwiązania skorzystano z sensora Microsoft Kinect XBOX 360, przygotowano oprogramowanie umożliwiające translację znaków dla osób nie znających tego języka, oparte na sztucznej inteligencji, przetworzono otrzymane informacje oraz utworzono zbiór danych pozwalający na ich poprawną klasyfikację. Istotnym faktem jest również wybranie najbardziej optymalnego rozwiązania, zarówno pod względem możliwości wydajnościowych przeciętnego komputera osobistego jak i efektywności działania systemu.

In following work there is suggested a solution to recognise certain static characters from sign language. To achieve the objective, there were used tools like Microsoft Kinect and convolutional neural networks. Main problems to overcome were to collect data from Kinect sensor and prepare software based on artificial intelligence, which could process gathered material. For learning purposes around four thousand images were collected. Dataset this large was required for neural networks to work and respond properly. What is also important is to select the most optimal solution for neural networks. The influence of dropout parameter on learning process was studied too.