English
ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Скиданов Н.Е. Исследование и разработка системы технического зрения и управления роботом-манипулятором с ортогональными захватами на основе нейронных сетей

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2020 г.

    Руководитель: к. т. н., доц. Суков С. Ф.

  2. Вовк Е. Л. Разработка автоматизированной системы поиска и обработки выделенных объектов на изображениях с помощью методов контурного анализа

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006 г.

    Руководитель: к. т. н., проф. Адамов В. Г.

  3. Кравченко В. С. Исследование и разработка системы дистанционного управления оборудованием «Умный дом» в рамках концепции Интернета Вещей

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2019 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Федюн Р. В.

  4. Потопахин А. А. Исследование и разработка метода управления трехмерной сценой с помощью динамических жестов

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2019 г.

    Руководитель: доц. Ручкин К. А.

  5. Лащенко А. В. Разработка методов и алгоритмов контурной сегментации в задачах поиска однородных объектов на изображении

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.

    Руководитель: д.ф.-м.н., проф. Шелепов В. Ю.

    6. Научные работы и статьи

  6. Модели, алгоритмы и программный комплекс для построения естественного человеко-компьютерного взаимодействия на основе жестов

    Автор: Стародубцев И. С.

    Описание: В работе выполняется разработка моделей объектов, необходимых для построения естественного человеко-машинного взаимодействия на основе жестов.

  7. Распознавание языка жестов с помощью сверточной нейронной сети

    Автор: Катасев А. С.

    Описание: В данной статье решается задача распознавания языка жестов с помощью сверточной нейронной сети. Для решения задачи выполнен анализ существующих методов распознавания языка жестов, рассмотрены различные типы нейронных сетей.

  8. Повышение эффективности визуализации облаков точек на основе алгоритмов прореживания

    Автор: Давыдова Т. В.

    Описание: В работе рассматриваются вопросы прореживания облаков точек для повышения эффективности обработки и визуализации трехмерных данных. Для анализа моделей использована среда Cloud Compare.

  9. Подход к решению задачи распознавания жестов рук на основе интеллектуальных методов

    Автор: Якупова В. В.

    Описание: В статье рассмотрена задача автоматизации процесса распознавания жестов рук в режиме реального времени путем разработки программного обеспечения. Авторами обоснована актуальность разработки специализированного программного обеспечения.

  10. Классификация изображения на основе сегментации изображения

    Автор: Цянь Ю., Геллер Д., Кнезер Р.

    Описание: Изобретение относится к классификации данных изображения и, более конкретно, к классификации данных изображения на основе модели для адаптирования к объекту в данных изображения. Технический результат заключается в возможности классифицировать данные изображения без какого-либо ввода данных пользователем.

  11. Программный модуль обучения нейронной сети на основе адаптивного алгоритма нейро-нечеткого вывода для системы управления динамической средой

    Автор: Алхатем А., Полтавский А.В., Дивеев А.И.

    Описание: Программный модуль предназначен для обучения нейронной сети для осуществления поиска оптимума с учетом заданных значений путём отбора по принципу алгоритма серых волков с разделением всех агентов на четыре иерархических типа – альфа, бета, дельта, омега.

  12. Иерархическая нейро-нечеткая модель обратного вывода для настройки структуры классификационных правил

    Автор: Ракитянская А. Б.

    Описание: Предложена иерархическая нейро-нечеткая модель обратного вывода на основе трендовых правил, которая позволяет упростить процесс обучения по сравнению с расширенной нейро-нечеткой сетью на основе трендовых отношений.

  13. Разработка жестового управления для голографического проектора

    Автор: Рогов Г.А., Гриценко А.А., Холодилов А.А.

    Описание: В работе представлены результаты анализа литературы в рамках предметной области, рассмотрены возможности и перспективы реализации системы считывания жестов для управления голографическим проектором.

  14. Распознавание жестовых команд на основе интрумента Mediapipe и нейросети LSTM

    Автор: Ассанович Б. А.

    Описание: 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.

  15. Методы и алгоритмы машинного обучения для решения задачи распознавания языка жестов

    Автор: Евсеева А. А.

    Описание: В статье рассмотрена задача распознавания языка жестов методами машинного обучения. Выделен общий алгоритм распознавания жестов в рамках подхода, основанном на компьютерном зрении.

  16. Концептуальная модель контроля обучения русскому жестовому языку с использованием информационных систем

    Автор: Логачев М. С.

    Описание: В представленной статье описывается анализ процессов и проектирование модели данных контроля знаний при использовании информационной системы обучения русскому жестовому языку.

  17. Аналитический обзор методов синтеза речи при построении автоматизированных систем распознавания языка жестов

    Автор: Коптев С. А.

    Описание: В статье рассмотрены основные методы и критерии оценки качественности подбора слов. Обобщены общие положительные и отрицательные стороны. Рассмотрены главные проблемы и способы их устранения на большинстве этапов проекта. Разработана обобщенная схема структуры автоматизированной системы.

  18. Автоматический анализ жестов для решения задач управления бытовой аудио-, видеотехникой

    Автор: Кочетков П. В.

    Описание: Разработан и практически реализован в виде прикладного программного обеспечения метод управления бытовой аудио-, видеотехникой при помощи жестов, позволяющий регулировать громкость в режиме реального времени.

  19. Жестовые нотации и их сравнительный анализ

    Автор: Мясоедова М. А.

    Описание: Дано описание жестов и жестового языка как средств невербальной коммуникации людей с потерей слуха. Приведён краткий обзор существующих жестовых нотаций, предназначенных для фиксации жестов в письменной форме с использованием в них буквенных, цифровых и различных графических элементов.

  20. Обзор методов распознавания жестов рук

    Автор: Чернышева В.Д., Ляшева С.А.

    Описание: В статье автором выявлено, что обучение распознаванию жестов является перспективным; рассматриваются причины необходимого изучения данной области; указываются методы и подходы распознавания жестов рук, а также основной алгоритм.

  21. Эргономичный жестовый интерфейс управления космическим роботом с помощью устройства Кинект

    Автор: Котенко И. В.

    Описание: Проведено сравнение разных способов реализации жестовых интерфейсов в приложениях сетевой безопасности. Сделан вывод о необходимости создания методики разработки жестовых интерфейсов для управления приложениями сетевой безопасности.

  22. Инициализируемый захват движения и слежение на основе карт глубин для жестового интерфейса

    Автор: Стародубцев И. С.

    Описание: В статье представлен метод захвата движения и трекинга точки интереса на основе карт глубин с помощью инициирующих жестов. Описанный метод является частью комплексного жестового интерфейса.

  23. Жестовый интерфейс и айтрекинг в веб-ориентированных приложениях

    Автор: Кабанов А. Ю.

    Описание: Использование алгоритмов машинного зрения и современных фреймворков позволяют создавать эффективные приложения отслеживания движения зрачков глаз и определения координат фаланг пальцев.

  24. Применение алгоритмов машинного обучения для распознавания жестов руки

    Автор: Кабанов А.А., Саитов Р.Д.

    Описание: В данной работе рассматриваются алгоритмы машинного обучения, такие как: Наивный Байесовский классификатор, деревья решений, к-ближайших соседей, машина опорных векторов.

  25. Технические аспекты разработки модуля распознавания и визуализации жестов в режиме реального времени: выбор технологий для реализации

    Автор: Борисов Д.С.

    Описание: В статье приведены основные этапы разработки программного обеспечения, направленного на распознавание и визуализацию жестов для различных приложений в режиме реального времени.

  26. Распознавание жестов рук в реальном времени с использованием сегментации

    Автор: Кучер М.Ю., Белов Ю.С.

    Описание: В данной статье рассмотрен один из новейших и быстрых методов распознавания жестов рук в реальном времени.

  27. Динамическое распознавание жестов руки на основе скрытых моделей Маркова

    Автор: Бауэр А.В.

    Описание: В статье разработан метод для захвата жеста с использованием алгоритма Виолы-Джонса и скрытой Марковской моделью.

  28. Распознавание динамических жестов. Результаты апробации, устранение недостатков

    Автор: Назипов А.З.

    Описание: В данной статье описывается результат апробации созданного мною метода распознавания динамических жестов, его достоинства и недостатки, а так же способы их устранения.

  29. Разработка искусственной нейронной сети в среде Delphi для распознавания жестов

    Автор: Белкин Р.О.

    Описание: Рассматривается задача распознавания жестов с помощью искусственной нейронной сети. Для обучения сети применён метод обратного распространения ошибки. Интерфейс программы реализован в среде Delphi.

  30. Применение автоматического распознавания жестов

    Автор: Гурбанова К.Ш.

    Описание: Рассматривается программно-аппаратная система, позволяющая преобразовывать жесты в текст для применения в инклюзивном образовании.

  31. Разработка и исследование методова захвата, отслеживания и распознавания динамических жестов

    Автор: Алфимцев А.Н.

    Описание: Разработан алгоритм захвата и отслеживания кисти человека в видеопотоке на сложном фоне. Разработаны алгоритм и вычислительно-эффективная модель для распознавания жестов, основанная на нечетких конечных автоматах. Разработана методология мультимодального распознавания сцен, определяемых жестами, с использованием нечетких операторов агрегирования.

  32. Применение теории нечетких множеств в задаче распознавания статических жестов

    Автор: Сурмашев М.Р., Штенников Д.Г.

    Описание: В данной статье представлен метод распознавания статических жестов русской жестовой азбуки, основанный на теории нечетких множеств и использовании контроллера захвата движения.

  33. Повышение качества распознавания жестов с помощью речи и мимики лица

    Автор: Агафонов Г.В.

    Описание: Данная работа посвящена автоматизированному распознаванию движений рук человека. В статье рассмотрены основные методы распознавания конфигурации руки, предложено использование дополнительных информационных каналов для повышения эффективности распознавания жестов. Описаны методы и алгоритмы.

  34. Реализация распознавания жестов в реальном времени

    Автор: Бауэр А.В.

    Описание: Ведется разработка прототипа программы, которая позволяет управлять компьютером с помощью жестов.

  35. Перспективы автоматизированного распознавания жестов

    Автор: Рюмин Д.А.

    Описание: В работе рассмотрены современные технологии распознавания жестов, проблемы их применения, а также существующие исследования и программные средства, направленные на решение задачи повышения уровня автоматизации всех сфер деятельности человека.

  36. Распознавание жестов человека техническими средствами

    Автор: Карьгин И.П., Петров Д.С.

    Описание: Статья посвящена основным задачам технического зрения для робототехнических систем. Основное внимание в статье уделяется практическому применению метода вычитания фона при помощи библиотеки Open CV.

  37. Способ и устройство для распознавания жестов

    Автор: Ли Г., Сунь В., Цзян Ч.

    Описание: Изобретение относится к устройствам распознавания жестов. Технический результат заключается в увеличении количества способов отклика сенсорного экрана на управляющие жесты.

  38. Распознавание жестов руки HAND

    Автор: Яременко К.Н.

    Описание: Даная работа посвящена анализу алгоритмов и методов распознавания объектов на изображении в реальном времени, а также реализации программы для распознавания жестов руки. Целью работы является разработка программного прототипа, который позволяет распознавать отдельные жесты руки. Программа реализована с помощью библиотеки компьютерного зрения OpenCV на языке программирования C ++.

  39. Элементы распознавания жестов в задачах управления устройствами

    Автор: Степаненко Д.К., Колесников Ю.Д., Соколова В.С.

    Описание: В работе исследовались возможности распознавания признаков движущихся объектов с использованием феномена микро-Доплера. Были рассчитаны доплеровские частотные сдвиги. Было спроектировано и создано устройство, способное распознать наличие движения по радиолокационным сигнальным откликам (скаллограммам).

  40. Дистанционное управление автоматизированными устройствами на основе системы распознавания жестов

    Автор: Абакумов В.Г., Ломакина Е.Ю.

    Описание: В статье проведен сравнительный анализ существующих и разработанного методов распознавания жестов.

    41. Техническая и справочная литература

  41. TechLibrary

    Научно-техническая онлайн-библиотека.

  42. ГПНТБ России

    Государственная публичная научно-техническая библиотека России

  43. Учебник по машинному обучению

    Онлайн-учебник по машинному обучению от ШАД — для тех, кто не боится математики и хочет разобраться в технологиях ML.

  44. Электронный журнал

    Электронный журнал специализирующийся на ComputerScience

  45. Mathematics for Machine Learning: All You Need to Know

    Блог, посвященный математике в машинном обучении

    46. Специализированные сайты и порталы

  46. Kaggle

    Крупнейшая платформа соревнований по Data Science. Содержит много предобученных моделей, датасетов и др.

  47. TensorFlow

    Комплексная платформа машинного обучения

  48. OpenCV

    Официальный сайт самой популярной библиотеки компьютерного зрения. Содержит много технической информации по использованию библиотеки.

  49. Teachable Machine

    Платформа, предназначенная для создания моделей машинного обучения для своих проектов.

  50. MediaPipe Solutions and Tasks

    Справочная информация для работы с фреймворком MediaPipe