Метод опорных векторов для распознавания жестовой речи с использованием сенсора KINECT
Кілттік сөздер:
казахский жестовый язык, дактиль, распознавание образов, сегментация, видео файлАннотация
Для распознавания жестов использованы различные методы, среди них: метод опорных векторов, скрытые марковские модели, нечёткие модели, модель искусственного нейрона, метод разности изображения. Задачи по распознаванию жестовой речи любого языка характеризуются многими параметрами, в первую очередь, это характеристики канала передачи жестовой речи, размер словаря распознавания, вариативность жестов и т.д. Помимо существующих технико-экономических сложностей, на развитие казахских речевых технологий, которые включают в себя и распознавание жестового языка, в первую очередь, влияют особенности казахского языка и речи, вызывающие сложности в процессе автоматической обработки: множество правил словообразования, наличие семи падежей в образовании существительных, вариативность казахского языка и речи в виду наличия нескольких областей. Разработка базы данных для казахского жестового языка, состоящей из дактильной азбуки 42 жестов, является начальной ступенью при создании системы автоматического распознавания отдельных жестов рук. Для распознавания жестов использован сенсор Kinect, координаты скелета руки полученные от него и ключевые характеристики обработаны через XML файлы при помощи инструментов и математических вычислений в MATLAB. Объектом распознавания жестов в данной работе являются буквы и цифры и некоторые жесты в статичной форме.
Библиографиялық сілтемелер
[2] Kudubayeva S., Yermagambetova G. "Parametric representation of the Kazakh gestural speech" Lectures Notes in Artificial Intelligence in Bioinformatics, SPECOM-2014.
[3] Krak Iu, Kudubayeva S. "System for Sign Language Modeling and Learning" 8Th IEEE International Conference on Application of Information Technology, Astana, 2014.
[4] Farkhadov M.P., Kudubayeva S.A., Ermagambetova G.N. Theory of Hidden Markov Models and its Implementation for Speech Recognition // science journal "Herald of L.N Gumilyov ENU" , Astana, November 2013.
[5] Farkhadov M.P., Kudubayeva S.A., Ermagambetova G.N. Acoustic simulator for the hearing impaired people // American International Journal of Contemporary Research, USA, Vol. 3 No. 11; November 2013.
[6] Kudubayeva S.A., Ermagambetova G.N. To the problem of speech recognition // American International Journal of Contemporary Research, USA, Vol. 3 No. 11; November 2013.
[7] Kudubayeva S.A., Ermagambetova G.N. Problem of Kazakh Gestural Speech Recognition// International Satpaev Readings – 2014 "Role and Place of Young Scientists in Implementation of "Kazakhstan-2050" Strategy" dedicated to 80 th anniversary of K.I. Satpaev KazNTU, Almaty, April 11-12, 2014.
[8] Krak Yu., Kudubayeva S., Ermagambetova G. Sing Language and Problems of its Recognition // Proceedings of IV International scientific theoretical conference "The Role of Physical Mathematical Sciences in Modern Educational Space" , Kh. Dosmukhamedov Atyrau state university, Atyrau, April 24-25, 2014.
[9] Fissenko V.Т., Fissenko Т.Yu. Computer Processing and Image Recognition / V.Т. Fissenko, Т.Yu. Fissenko // Manual, Spb SRU IТМО, 2008. – P. 68-71. 192 p.
[10] MathWorks - Makers of MATLAB and Simulink [Electronic resource] – Access mode: http://www.mathworks.com (reference date: 20.03.2016).
[11] OpenGL - The Industry Standard for High Performance Graphics [Electronic resource] – Access mode: https://www.opengl.org (reference date: 20.02.2016).
[12] OpenCV [Electronic resource] – Access mode: http://opencv.org (reference date обращения: 20.04.2016).
[13] Kinect for Windows SDK 2.0 [Electronic resource] – Access mode: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44561 (reference date: 20.01.2016).
[14] https://www.surdo.kz
