Ezzel az azonosítóval hivatkozhat erre a dokumentumra forrásmegjelölésben vagy hiperhivatkozás esetén: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39503
Összes dokumentumadat
DC mezőÉrtékNyelv
dc.contributor.advisorБаран, Ігор Олегович-
dc.contributor.advisorBaran, Ihor-
dc.contributor.authorДомарецький, Максим Володимирович-
dc.contributor.authorDomaretskiy, Maksim-
dc.date.accessioned2022-12-23T08:59:18Z-
dc.date.available2022-12-23T08:59:18Z-
dc.date.issued2022-12-21-
dc.date.submitted2022-12-21-
dc.identifier.citationДомарецький М. В. Математичне та програмне забезпечення комп’ютеризованої системи для розпізнавання жестів : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю 123 «Комп’ютерна інженерія» / М. В. Домарецький. — Тернопіль: ТНТУ, 2022. – 72 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39503-
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена дослідженню математичних основ та створенню на їх основі спеціалізованого програмного забезпечення для системи розпізнавання жестів. Проаналізовано методи і способи побудови систем розпізнавання жестів, побудовано архітектуру, функціональний склад і основні алгоритми функціонування системи. Запропонований алгоритм, що включає використання медіанного фільтра для нормалізації вхідних даних, і застосування методів машинного навчання, а саме алгоритм кластеризації методом k-медіан для підвищення точності при визначенні діапазонів напруг. Для реалізації розпізнавання жестів використана нейронна мережа. У середовищах MatLab та IDE Arduino розроблено спеціалізоване програмне забезпечення, що включає в себе фільтрацію вхідних даних, а також використання самоадаптивних алгоритмів для підвищення точності розпізнавання. Результати проведених експериментів показують, що розроблене програмне забезпечення дає змогу розпізнати жести з дактильної абетки української мови з високою точністю.uk_UA
dc.description.abstractThe thesis deals with the research of mathematical foundations and the creation of specialized software for the gesture recognition system based on them. The methods and ways of building gesture recognition systems were analyzed, the architecture, functional structure and basic algorithms of the system were built. The proposed algorithm includes the use of a median filter for input data normalization and the application of machine learning methods, namely the k-median clustering algorithm to increase accuracy in determining voltage ranges. A neural network was used to implement gesture recognition. In the MatLab and Arduino IDE environments, specialized software has been developed, which includes filtering of input data, as well as the use of self-adaptive algorithms to improve recognition accuracy. The results of the experiments show that the developed software makes it possible to recognize gestures from the dactyl alphabet of the Ukrainian language with high accuracy.uk_UA
dc.description.tableofcontentsПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ, ОДИНИЦЬ СКОРОЧЕНЬ І ТЕРМІНІВ 6 ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 12 1.1. Загальна інформація про мову жестів. 12 1.2. Структура жестової мови 13 1.3. Структура систем розпізнавання жестів 14 1.4. Огляд існуючих систем для розпізнавання жестів 15 1.5. Висновки до розділу 21 РОЗДІЛ 2. ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА 22 2.1. Методи фільтрації 22 2.1.1. Медіанна фільтрація 23 2.1.2. Алгоритм ковзного середнього 25 2.1.3. Фільтр Савицького-Голея 26 2.1.4. Обґрунтування обраного методу фільтрації 27 2.2. Алгоритми машинного навчання в обробці даних 28 2.2.1. Кластеризація даних методом k-середніх 30 2.2.2. Кластеризація даних методом k-медіан 31 2.2.3. Обґрунтування обраного методу кластеризації 32 2.3. Розробка структурної схеми пристрою 33 2.4. Розробка функціональної схеми пристрою 34 2.5. Алгоритм функціонування пристрою 36 2.6. Вибір платформи 37 2.7. Вибір давачів 39 2.7.1. Давач згину 39 2.7.2. Акселерометр 40 2.7.3. Передача даних 41 2.8. Висновки до розділу 42 РОЗДІЛ 3. ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА. 44 3.1. Розробка алгоритму обробки вхідних даних 44 3.2. Розробка нейромережевого алгоритму 47 3.3 Розробка алгоритму визначення жесту 50 3.4. Тестування розробки 52 3.4.1. Тестування давача згину 52 3.4.2. Тестування модуля акселерометра 54 3.4.3. Тестування Bluetooth-модуля 58 3.5. Результати експериментів 59 3.6. Висновки до розділу 60 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 62 4.1. Охорона праці 62 4.2. Функціонування державної системи спостереження, збирання, оброблення та аналізу інформації про стан довкілля під час надзвичайних ситуацій мирного та воєнного часу 65 4.3. Висновки до розділу 67 ВИСНОВКИ 68 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 69 ДОДАТОК А. Тези конференціїuk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.subject123uk_UA
dc.subjectкомп’ютерна інженеріяuk_UA
dc.subjectрозпізнавання жестівuk_UA
dc.subjectмедіанна фільтраціяuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectадаптивний алгоритмuk_UA
dc.subjectакселерометрuk_UA
dc.subjectgesture recognitionuk_UA
dc.subjectmedian filteringuk_UA
dc.subjectneural networkuk_UA
dc.subjectadaptive algorithmuk_UA
dc.subjectaccelerometeruk_UA
dc.titleМатематичне та програмне забезпечення комп’ютеризованої системи для розпізнавання жестівuk_UA
dc.title.alternativeMathematics and Software of a Computerized Gesture Recognition Systemuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Домарецький Максим Володимирович, 2022uk_UA
aaa.yyy.author28. Що таке Bluetooth і як він працює? URL: http://plenet.com.ua/?p=1161 (дата звертання: 14.12.2022).uk_UA
dc.contributor.committeeMemberЦуприк, Галина Богданівна-
dc.contributor.committeeMemberTsupryk, Halyna-
dc.coverage.placenameТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.format.pages72-
dc.subject.udc004. 932uk_UA
dc.relation.references1. Правова допомога для людей з вадами слуху стала доступнішою. URL: https://minjust.gov.ua/news/ministry/pravova-dopomoga-dlya-lyudey-z-vadami-sluhu-stala-dostupnishoyu (дата звертання: 29.11.2022).uk_UA
dc.relation.references2.Я тебе (не) чую. Як в Україні живеться людям із порушеннями слуху. URL: https://lyuk.media/behind-city/hearing-loss/ (дата звертання: 30.11.2022).uk_UA
dc.relation.references3. Зборовська Н., Кульбіда С. Особливості лінгвістичного дослідження української жестової мови у доробку Р.Г.Краєвського // Жестова мова й сучасність: Збірник наукових праць. Вип. 2. Київ,2007. С. 197 – 210.uk_UA
dc.relation.references4. Крак Ю.В., Шкільнюк Д.В. Технологія розпізнавання елементів дактильно-жестової мови // Штучний інтелект. 2009.№ 3. С. 564-572.uk_UA
dc.relation.references5. Українська жестова мова. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Українська_ жестова_мова (дата звертання: 30.11.2022).uk_UA
dc.relation.references6. Дробот О.А. Українська жестова мова. У 2 ч. : навч. посіб. Ч. 1., Ч.2. Київ : Либідь, 2018. 112 с.uk_UA
dc.relation.references7. Домарецький М.В. Огляд систем для розпізнавання жестів: Інформаційні моделі, системи та технології: Праці X наук.-техн. конф. (Тернопіль, 07-08 грудня 2022 р.), Тернопіль, 2022. – С. 62.uk_UA
dc.relation.references8. Microsoft навчила Kinect розпізнавати і переводити мову жестів. 3DNews Daily Digital Digest. URL: https://www.pngwing.com/uk/free-png-kkosb (дата звертання: 03.12.2022).uk_UA
dc.relation.references9. Visual interpretation hand gestures for human-computer interaction: a review. IEEE Xplore Digital Library. URL:https://ieeexplore.ieee.org/document/ 598226 (дата звертання: 03.12.2022).uk_UA
dc.relation.references10. The Language of Glove: Wireless gesture decoder with low-power and stretchable hybrid electronics PLOS ONE: accelerating the publication of peer-reviewed science. URL: http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/ journal.pone.0179766 (дата звертання: 03.12.2022).uk_UA
dc.relation.references11. Магічні жести як виклик для електронщика: Хабр URL: https://geektimes.ru/post/289005/ (дата звертання: 03.12.2022).uk_UA
dc.relation.references12. Стодоларова рукавичка переведе мову жестів в текст. N + 1: наукові статті, новини, відкриття. URL:https://nplus1.ru/news/2017/07/13/ASL-glove (дата звертання: 05.12.2022).uk_UA
dc.relation.references13. Multi-sensor System for Driver's Hand-Gesture Recognition: URL: https://people.csail.mit.edu/kapu/papers/DriverHandGestureFG2015.pdf (дата звертання: 04.12.2022).uk_UA
dc.relation.references14. Deep sign — универсальная технология распознавания жестов. URL: https://vc.ru/tribuna/38876-deep-sign-universalnaya-tehnologiyaraspoznavaniya-zhestov (дата звертання: 04.12.2022).uk_UA
dc.relation.references15. KINECT - як влаштований і працює. URL: https://jak.koshachek.com/ articles/kinect-kinekt-jak-vlashtovanij-i-pracjue.html (дата звертання:03.12.2022).uk_UA
dc.relation.references16. OVITO - The Open Visualization Tool. URL: https://ovito.org/ (дата звертання: 04.12.2022).uk_UA
dc.relation.references17. Шуми та перешкоди. Bourabai Research Institution. URL: http://bourabai.ru/signals/ts0102.htm (дата звертання: 12.12.2022).uk_UA
dc.relation.references18. Віконне згладжування. Теорія та практика цифрового опрацювання сигналу. URL: http://www.dsplib.ru/content/win/win.html (дата звертання: 12.12.2022).uk_UA
dc.relation.references19. MATLAB for Students. URL: https://www.mathworks.com/products/ matlab/student.html (дата звертання: 12.12.2022).uk_UA
dc.relation.references20. Алгоритм ковзного середнього (Simple oving Average): Habr.com. URL: https://habr.com/ua/post/134375/ (дата звертання: 12.12.2022).uk_UA
dc.relation.references21. Curve Fitting Toolbox. Fit curves and surfaces to data using regression, interpolation, and smoothing. URL: https://www.mathworks.com/products/ curvefitting.html (дата звертання: 12.12.2022).uk_UA
dc.relation.references22. Кононова К. Ю. Машинне навчання: методи та моделі. Харків: ХНУ імені В. Н. Каразіна, 2020. 301 с.uk_UA
dc.relation.references23. Швидкий алгоритм кластерного аналізу k-medoids: https://lektsia.com/6xe906.html (дата звертання: 12.12.2022).uk_UA
dc.relation.references24. Що таке мікроконтролери AVR: URL: https://arduino.ua/prod4150-mikrokontrolleri-avr-ot-azov-programmirovaniya-do-sozdaniya-prakticheskih-ystroistv-2-e-izd--virtyalnii-disk (дата звертання: 13.12.2022).uk_UA
dc.relation.references25. Апаратна платформа Arduino. URL: http://arduino.ua/ (дата звертання: 13.12.2022).uk_UA
dc.relation.references26. FS-L-0095-103-ST DATASHEET. URL: https://www.digikey.be/en products/detail/spectra-symbol/FS-L-095-103-ST/ 2175377 (дата звертання: 13.12.2022).uk_UA
dc.relation.references27. ADXL345 Analog Devices. URL: https://www.analog.com/en /products/adxl345.html (дата звертання: 14.12.2022).uk_UA
dc.relation.references29. Arduino і модулі Bluetooth HC-05/06. URL: https://arduino.ua/prod241-bluetooth-modyl-hc-06 (дата звертання: 14.12.2022).uk_UA
dc.relation.references30. Arduino IDE. Arduino URL: https://www.arduino.cc/en/Main/Software (дата звертання: 14.12.2022).uk_UA
dc.relation.references31. Алгоритм Левенберга-Марквардта. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_Левенберга_—_Марквардта (дата звертання: 14.12.2022).uk_UA
dc.relation.references32. Давидов М.В. Методи та засоби опрацювання зображень реального часу для ідентифікації елементів жестової мови / М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський // Штучний інтелект. – 2008. – № 1. – С. 131-138.uk_UA
dc.relation.references33. Технологія комп’ютерного зору: типові помилки під час розробки та впровадження. URL: https://brainberry.ua/uk/newsroom/blog/computer-vision-technology-common-mistakes (дата звертання: 14.12.2022).uk_UA
dc.relation.references34. Heung-Il Suk Robust Modelling and Recognition of Hand Gestures with Dynamic Bayesian Network / Heung-Il Suk, Bong-Kee Sin, Seong-Whan Lee // Pattern Recognition, 2008. ICPR 2008. 19th International Conference, (8-11 Dec. 2008). P. 1-4.uk_UA
dc.relation.references35. Marcel Sebastien. Hand Gesture Recognition using Input-Output Hidden Markov Models / Sebastien Marcel, Olivier Bernier, Jean-Emmanuel Viallet, Daniel Collobert // Face and Gesture Recognition (FG ‘00). P. 456-462.uk_UA
dc.relation.references36. Thomas Coogan. Real time hand gesture recognition including hand segmentation and tracking / Thomas Coogan, George Awad, Junwei Han, Alistair Sutherland // Advances in Visual Computing. 2006. P. 495-504.uk_UA
dc.relation.references37. Radu-Daniel Vatavu. Above-the-Table Interactions for Intelligent Sensing Systems / Radu-Daniel Vatavu, Stefan-Gheorghe Pentiuc // 9th International Conference on Development and application systems, Suceava, Romania, (May 22-24, 2008). P. 285-288.uk_UA
dc.relation.references38. Толок А.О. Крюковська О.А. Безпека життєдіяльності: Навч. посібник. 2011. 215 с.uk_UA
dc.identifier.citationenDomaretskiy M.V. Mathematics and Software of a Computerized Gesture Recognition System: master thesis on specialty 123 «Computer engineering» / M.V. Domaretskiy – Ternopil Ivan Puluj National Technical University – Ternopil: TNTU, 2022. – 72 p.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Ebben a gyűjteményben:123 — комп’ютерна інженерія



Minden dokumentum, ami a DSpace rendszerben szerepel, szerzői jogokkal védett. Minden jog fenntartva!

Admin Tools