Материалы международной научной конференции «Уфимская осенняя математическая школа» (г. Уфа, 6-9 октября 2021 г.). Том 2 / отв. редактор З.Ю. Фазуллин. - Уфа: РИЦ БашГУ, 2021. - 272 с.
Разработка системы распознавания русского дактильного языка
Еникеев Д. Г.
Мустафина С. А.
В работе представлена система распознавания русского дактильного алфавита, основанная на сверточной нейронной сети. Собрана база данных из 400 статичных жестов для оценки точность нейронной сети с глубоким обучением. Эксперимент показал высокую точность предложенной системы
Development of a Russian dactyl language recognition system
The paper presents a Russian dactyl alphabet recognition system based on a convolutional neural network. We assembled a database of 400 static gestures to evaluate the accuracy of a deep learning neural network. The experiment showed the high accuracy of the proposed system.