Исследование возможности применения сверточных сетей при решении задачи детектирования и трассировки рук человека в видеопотоке

Катиркина К. И.; Литвинов В. Г.; Соловьева Я. В.

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Катиркина К. И.
dc.contributor.author	Литвинов В. Г.
dc.contributor.author	Соловьева Я. В.
dc.coverage.spatial	нейронные сети
dc.coverage.spatial	YOLO
dc.coverage.spatial	трассировка рук человека
dc.coverage.spatial	распознавание рук
dc.coverage.spatial	жесты
dc.coverage.spatial	сверточные сети
dc.creator	Катиркина К. И.
dc.date	2021
dc.date.accessioned	2025-11-27T12:33:39Z	-
dc.date.available	2025-11-27T12:33:39Z	-
dc.date.issued	2021
dc.identifier.identifier	RU\НТБ СГАУ\ВКР20210906164302
dc.identifier.citation	Катиркина, К. И. Исследование возможности применения сверточных сетей при решении задачи детектирования и трассировки рук человека в видеопотоке : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / К. И. Катиркина ; рук. работы В. Г. Литвинов ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информати. - Самара, 2021. - on-line
dc.identifier.uri	http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/54297	-
dc.description.abstract	В данной выпускной квалификационной работе исследованы возможности применения сверточных сетей при решении задачи детектирования и трассировки рук человека в видеопотоке. Разработана автоматизированная система, позволяющая управлять контентом при помощи жестов. Сформулированы требования к техническому обеспечению и обоснован выбор средств автоматизации. Проведено исследование качества детектирования и трассировки рук человека в видеопотоке посредством Каскада Хаара и YOLO, оценена точность полученных результатов. В результате исследований для решения поставленной задачи была выбрана сверточная нейронная сеть YOLO. Автоматизированная система реализована на языке C# в среде программирования VisualStudio 2019 и функционирует под управлением операционной системы Windows 7. Для распознавания жестов использована приставка Kinect, в которой присутствует камера глубины. Ее наличие позволяет более точно распознавать жесты, подаваемые человеком.
dc.subject	YOLO
dc.subject	жесты
dc.subject	нейронные сети
dc.subject	распознавание рук
dc.subject	сверточные сети
dc.subject	трассировка рук человека
dc.subject.rugasnti	50.01
dc.subject.udc	004.032.26
dc.title	Исследование возможности применения сверточных сетей при решении задачи детектирования и трассировки рук человека в видеопотоке
dc.type	Text
local.contributor.author	Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.author	Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.author	Институт информатики
local.contributor.author	математики и электроники
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-vozmozhnosti-primeneniya-svertochnyh-setei-pri-reshenii-zadachi-detektirovaniya-i-trassirovki-ruk-cheloveka-v-videopotoke-93753
Appears in Collections:	Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:

File	Size	Format
Катиркина_Кристина_Ивановна_Исследование_применения_сверточных_сетей.pdf	1.72 MB	Adobe PDF	View/Open Request a copy

Show simple item record

Samara University Repository

Welcome!