ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЖЕСТОВ, УКАЗАННЫХ ПРИ ОТСЛЕЖИВАНИИ ДВИЖЕНИЯ РУКИ - Проблемы Информационных Технологий

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЖЕСТОВ, УКАЗАННЫХ ПРИ ОТСЛЕЖИВАНИИ ДВИЖЕНИЯ РУКИ - Проблемы Информационных Технологий

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЖЕСТОВ, УКАЗАННЫХ ПРИ ОТСЛЕЖИВАНИИ ДВИЖЕНИЯ РУКИ - Проблемы Информационных Технологий

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЖЕСТОВ, УКАЗАННЫХ ПРИ ОТСЛЕЖИВАНИИ ДВИЖЕНИЯ РУКИ - Проблемы Информационных Технологий

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЖЕСТОВ, УКАЗАННЫХ ПРИ ОТСЛЕЖИВАНИИ ДВИЖЕНИЯ РУКИ - Проблемы Информационных Технологий
ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЖЕСТОВ, УКАЗАННЫХ ПРИ ОТСЛЕЖИВАНИИ ДВИЖЕНИЯ РУКИ - Проблемы Информационных Технологий
НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА

№2, 2020

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЖЕСТОВ, УКАЗАННЫХ ПРИ ОТСЛЕЖИВАНИИ ДВИЖЕНИЯ РУКИ

Махмудова Расмия Ш., Курбанова Камала Ш.

Статья посвящена технологиям автоматизации коммуникации людей с нарушениями слуха и речи при поддержке информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), которые играют важную роль в устранении многих проблем. В работе дана информация о статических и динамических жестах, позволяющих людям, испытывающим проблемы общения, обмениваться информацией. Изучен вопрос кодирования элементов русского дактильного алфавита для распознавания текста, выраженного жестами. Такую же систему кодирования рекомендуется применять и в азербайджанском дактильном алфавите. В статье показано, что процесс автоматического распознавания жестов реализуется с помощью различных математических методов, алгоритмов и компьютерных систем. На примере показаны различные методы и системы, обеспечивающие последовательное распознавание жестов и их сборку в текстовой форме с отслеживанием движения руки, и анализируются их основные проблемы. Отмечены преимущества и недостатки технологий в области систем распознавания жестов. Было рекомендовано создать национальный дактильный алфавит и национальную электронную базу по распознаванию жестов в Азербайджанской Республике (стр.102-110).

Ключевые слова: язык жестов, альтернативная коммуникация, семиотика, динамические и статические жесты, методы распознавания жестов, дактильный алфавит.
DOI : 10.25045/jpit.v11.i2.10
Литература
  • 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