Вісники НТУ "ХПІ"

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494


З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Особливості реалізації технології обробки даних для розпізнавання жестів
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Сіряк, Р. В.; Скарга-Бандурова, І. С.; Шумова, Л. О.
    Розглянуто основні етапи вирішення задачі машинного розпізнавання жестів рук, отриманих з вебкамери. Завдання полягало в отриманні простої, точної та ресурсоефективної системи візуального розпізнавання. В ході роботи були визначені основні етапи підготовки та обробки даних, проведені експерименти зі зміною значень гіперпараметрів, порядком проходження та кількістю шарів згорткової нейронної мережі. В результаті застосування пропонованої технології отримано точність розпізнавання 98.46%, зі значенням функції втрати 0.02. Перевагою системи є її низька обчислювальна складність на етапі розпізнавання, що дозволяє в реальному часі класифікувати жести рук.
  • Ескіз
    Документ
    Модель обробки потокових даних для розпізнавання окремих одиниць жестової мови
    (НТУ "ХПІ", 2018) Сіряк, Р. В.; Скарга-Бандурова, І. С.
    У статті розглянута задача розпізнавання окремих жестів рук, отриманих з вебкамери. Запропоновано модель обробки потокових даних та розпізнавання жестів на відеозображеннях у вигляді 10-шарової згорткової нейронної мережі. За результатами оцінки якості моделі, отримана точність на тестовій множині склала 96%, значення функції втрати – 0.02. Результати перевірки показали, що модель є стійкою до відносно широких кутів обертання рук і є незалежною від освітлення, завдяки використанню контурів.