Klasifikacija gesti znakovnog jezika na video snimkama temeljena na dubokom učenju

master's thesis

• Title (english): Sign Language Gesture Classification in Video Recordings Based on Deep Learning
• Author: Toni Krešo
• Mentor: Marko Subašić (mentor)
• Committee member: Marko Subašić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Pribanić (član povjerenstva)
• Committee member: Juraj Petrović (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2023-07-13, Croatia

Abstract

Umjetna inteligencija danas obogaćuje život ljudi na razne načine, od samog luksuza do pružanja nužnih usluga ljudima kojima su potrebne. S vremenom će vrijednost koju dobivamo od nje rasti. U ovom radu je pružen lagani uvod u neuronske mreže, razne načine za klasifikaciju video snimaka koristeći neuronske mreže te je pokazan način kako uspješno istrenirati mrežu za klasifikaciju gesti američkog znakovnog jezika.

Abstract (english)

Artificial intelligence today enriches people's lives in various ways, from luxury itself to providing necessary services to people who need them. Over time, the value we get from it will grow. This paper provides a light introduction to neural networks, various ways to classify videos using a neural network, and shows how to successfully train a network for American Sign Language gesture classification.

• Keywords: neuronska mreža; konvolucija; računalni vid; LSTM; klasifikacija; znakovni jezik; video
• Keywords (english): neural network; convolution; computer vision; LSTM; classification; sign language; video
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:465430
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-10-11 09:25:39