Raspoznavanje gesti ruku konvolucijskim modelima

diplomski rad

• Naslov (engleski): Recognition of hand gestures with convolutional models
• Autor: Filip Bronić
• Mentor: Siniša Šegvić (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Vladimir Čeperić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-09-24, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Raspoznavanje gesti ruku je neriješen problem računalnog vida s mnogim zanimljivim primjenama. U posljednje vrijeme, najbolji rezultati u tom području postižu se dubokim konvolucijskim modelima. U ovom radu se za raspoznavanje gesti ruku iz RGB videosnimki koriste 3D konvolucijske neuronske mreže koje su se pokazale uspješnima u tom području: arhitekture SlowFast i MobileNetV2. Koristeći navedene modele implementiran je sustav za dinamičko prepoznavanje gesti u stvarnom vremenu. Modeli su trenirani i evaluirani na podskupu Jester skupa podataka. Prezentirani su rezultati modela i predloženi pravci za daljnji rad.

Sažetak (engleski)

Hand gesture recognition is a challenging computer vision problem with many practical uses. Recently, best results have been achieved by deep convolutional models. In this work, for hand gesture recognition in RGB videos 3D convolutional neural networks are used that have achieved great results in the field, architectures SlowFast and MobileNetV2. Using aforementioned architectures a real-time dynamic hand gesture recognition system is implemented. Models are trained and evaluated on a subset of the Jester dataset. Model results are presented and potential directions for future work are suggested.

• Ključne riječi: računalni vid; strojno učenje; raspoznavanje gesti; konvolucijske neuronske mreže; duboko učenje
• Ključne riječi (engleski): computer vision; machine learning; hand gesture recognition; convolutional neural networks; deep learning
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:490254
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 11:54:14