Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288525| Title: | Распознавание жестовых команд на основе инструмента MediaPipe и нейросети LSTM |
| Other Titles: | Recognition of gesture commands based on MediaPipe instrument and LSTM neural network / B. B. Assanovich, N.N. Bich, A.K. Pushkina |
| Authors: | Ассанович, Б. А. Бич, Н. Н. Пушкина, А. К. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике. В 3 ч. Ч. 2, Респ. Беларусь, Минск, 27–28 окт. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 106-111. |
| Abstract: | Представлена методика реализации распознавания жестовых команд в видеопотоке, основанная на выделении ключевых точек кистей рук с использованием инструмента MediaPipe и распознавании жестов за счет обучения и классификации на основе рекуррентной нейронной сети LSTM и позволившая достичь обученной модели около 90% на собственных данных |
| Abstract (in another language): | A technique for implementing the recognition of gesture commands in a video stream is presented, based on the selection of key points of the hands using the MediaPipe tool and gesture recognition through training and classification based on the LSTM recurrent neural network, which made it possible to achieve a trained model of about 90% on its own data |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288525 |
| ISBN: | 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2022. Информационные системы и технологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 106-111.pdf | 357,7 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.