ƏLİN HƏRƏKƏTİNİN İZLƏNMƏSİ İLƏ GÖSTƏRİLƏN JESTLƏRİN AVTOMATİK TANINMASI TEXNOLOGİYALARININ TƏTBİQİ İMKANLARI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

ƏLİN HƏRƏKƏTİNİN İZLƏNMƏSİ İLƏ GÖSTƏRİLƏN JESTLƏRİN AVTOMATİK TANINMASI TEXNOLOGİYALARININ TƏTBİQİ İMKANLARI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

ƏLİN HƏRƏKƏTİNİN İZLƏNMƏSİ İLƏ GÖSTƏRİLƏN JESTLƏRİN AVTOMATİK TANINMASI TEXNOLOGİYALARININ TƏTBİQİ İMKANLARI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

ƏLİN HƏRƏKƏTİNİN İZLƏNMƏSİ İLƏ GÖSTƏRİLƏN JESTLƏRİN AVTOMATİK TANINMASI TEXNOLOGİYALARININ TƏTBİQİ İMKANLARI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

ƏLİN HƏRƏKƏTİNİN İZLƏNMƏSİ İLƏ GÖSTƏRİLƏN JESTLƏRİN AVTOMATİK TANINMASI TEXNOLOGİYALARININ TƏTBİQİ İMKANLARI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
ƏLİN HƏRƏKƏTİNİN İZLƏNMƏSİ İLƏ GÖSTƏRİLƏN JESTLƏRİN AVTOMATİK TANINMASI TEXNOLOGİYALARININ TƏTBİQİ İMKANLARI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI

№2, 2020

ƏLİN HƏRƏKƏTİNİN İZLƏNMƏSİ İLƏ GÖSTƏRİLƏN JESTLƏRİN AVTOMATİK TANINMASI TEXNOLOGİYALARININ TƏTBİQİ İMKANLARI

Mahmudova Rəsmiyyə Ş., Qurbanova Kəmalə Ş.

Məqalə bir çox problemlərin aradan qaldırılmasında mühüm rol oynayan informasiya-kommunikasiya texnologiyalarının (İKT) dəstəyi ilə eşitmə və nitq əngəlli insanların kommunikasiyasının avtomatlaşdırılması texnologiyalarına həsr edilmişdir. İşdə ünsiyyət problemi yaşayan insanların informasiya mübadiləsinə imkan yaradan statik və dinamik jestlər haqqında məlumat verilmişdir. Jestlərlə ifadə olunan mətnin tanınması üçün rus daktil əlifbasının elementlərinin kodlaşdırılması məsələsi araşdırılmışdır. Eyni kodlaşdırma sistemini Azərbaycan daktil əlifbasına da tətbiq etmək tövsiyə olunmuşdur. Məqalədə jestlərin avtomatik tanınması məsələsinin müxtəlif riyazi metodların, alqoritmlərin və kompüter sistemlərinin vasitəsi ilə həll olunduğu qeyd edilmişdir. Əlin hərəkətinin izlənməsi ilə göstərilən jestlərin ardıcıl tanınmasını və onların mətn formasında yığılmasını təmin edən müxtəlif üsullar və sistemlər misal göstərilmiş və onların əsas problemləri təhlil edilmişdir. Jestlərin tanınması sistemləri sahəsində olan texnologiyaların üstünlükləri və çatışmazlıqları qeyd edilmişdir. Azərbaycan Respublikasında milli daktil əlifbanı və  jestləri tanıyan milli elektron bazanın yaradılması tövsiyə olunmuşdur (səh.102-110).

Açar sözlər: jest dili, alternativ kommunikasiya, semiotika, dinamik və statik jestlər, jestlərin tanınması üsulları, daktil əlifba
DOI : 10.25045/jpit.v11.i2.10
Ədəbiyyat
  • Плешакова М.А. Невербальная коммуникация в электронной среде: к вопросу о ее использовании на сайтах библиотек // Библиосфера, 2010, №1, с.28–33.
  • Козлов И.И. Взор ума. Визуальное мышление глазами философа, М.: Горизонт, 2001, с.121.
  • Прозорова Е.В. Российский жестовый язык как предмет лингвистического исследования // Вопросы языкознания, 2007, №1, c.44–61.
  • Катаев М.Ю., Широков Л.В. Методика определения жестов руки, наблюдаемых с помощью видеокамеры, Текст научной статьи по специальности “Компьютерные и информационные науки” // Доклады ТУСУРа, 2013, №1(27), c.45–50.
  • Гриф М.Г., Тимофеева М.К. Проблема автоматизации сурдоперевода с позиции прикладной лингвистики // Сибирский филологический журнал, 2012, с.211–219.
  • Мясоедова М.А., Мясоедова З.П. Жестовые нотации и их сравнительный анализ
    // Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2018, №1, c.183–192.
  • Мартынова C.A. Автоматическое распознавание ЖЯ, 2016, c.16.       https://ling.hse.ru/data/2016/12/08/1113187109/SLR.pdf
  • http://portal.azertag.az/az/node/11583
  • Murakami K., Taguchi H. Gesture Recognition using Recurrent Neural Networks / ACM Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems: Reaching through technology (CHI '91), 1999, april 27–may 02, pp.237–242.
  • Elmezain M., Al-Hamadi A., Appenrodt J., Michaelis B. A Hidden Markov Model-based continuous gesture recognition system for hand motion trajectory / Pattern Recognition, ICPR 2008. 19th International Conference on, 2008, pp.1–4.
  • Bobick A., Davis J. An appearance-based representation of action / International Conference on Pattern Recognition, 1996, pp.307–312.
  • Wang R.Y., Popovi´c J. Real-time hand-tracking with a color glove // ACM Trans. Graph., 2009, vol.28, №3, pp.1–8.
  • Marin , Dominio F., Zanuttigh P. Hand gesture recognition with leap motion and kinect devices / IEEE International Conference on Image Processing, 2014, 27–30 oct., pp.21–26.
  • OpenNI: The standard framework for 3D sensing. http://www.openni.org/openni-sdk
  • Кривонос Ю.Г., Крак Ю.В., Бармак А.В., Шкильнюк Д.В. Конструирование и идентификация элементов жестовой коммуникации // Кибернетика и системный анализ, 2013, том 49, №2, c.3–14.
  • Розалиев В.Л., Агафонов Г.В., Кириченко М.И. Автоматизированное выделение кистей рук человека для распознавания жестовой речи / V междунар. науч.-техн. конф. Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем, 2015, 19–21 фев., c.565–570.
  • Лотман Ю.М. Семиосфера, Искусство-СПБ, 2010, с.152.
  • Кривонос Ю.Г., Крак Ю.В, Бармак А.В., Багрий Р.А. Новые средства альтернативной коммуникации для людей с ограниченными возможностями // Кибернетика и системный анализ, 2016, том 52, №5, c.3–13.
  • Mahmudova R.Ş., Qurbanova K.Ş. Eşitmə və nitq əngəlli insanların cəmiyyətə adapatasiyası problemləri / Azərbaycanda sosial müdafiə sisteminin inkişafı: dünən, bu gün və sabah, beynəlxalq elmi-praktik konfransı, 26 dekabr, 2018, s.78–81.
  • “2018-2024-cü illərdə Azərbaycan Respublikasında sağlamlıq imkanları məhdud şəxslər üçün inklüziv təhsilin inkişafı üzrə Dövlət Proqramı”, https://azertag.az/xeber/2018_2024_cu_illerde_Azerbaycan_Respublikasinda_saglamliq_imkanlari_mehdud_sexsler_uchun_inkluziv_tehsilin_inkisafi_uzre_DOVLAT_PROQRAMI-1121083