Сіряк, Р. В.Скарга-Бандурова, І. С.Шумова, Л. О.2020-01-062020-01-062019Сіряк Р. В. Особливості реалізації технології обробки даних для розпізнавання жестів / Р. В. Сіряк, І. С. Скарга-Бандурова, Л. О. Шумова // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Інформатика та моделювання: зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2019. – № 13 (1338). – С. 117-127.https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/43553Розглянуто 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.The main stages of solving the problem of machine recognition of hand gestures received from a webcam are considered. The task was to obtain a simple, accurate, and resourceefficient visual recognition technique. The main stages of data preparation and processing were determined; experiments were carried out with different values of hyperparameters, the order, and the number of layers of a convolutional neural network. As a result, we obtained the recognition accuracy of 98.46% with a loss function value of 0.02. This technique has a low computational complexity at the recognition stage and makes it possible to classify hand gestures in real time.ukмашинне розпізнавання жестів руквізуальне розпізнаваннязгорткова нейронна мережаресурсоефективні системи візуального розпізнаванняconvolutional neural networkcomputational complexityArticledoi.org/10.20998/2411-0558.2019.13.11https://orcid.org/0000-0002-6775-1218https://orcid.org/0000-0003-3458-8730