Recognition of hand gestures using deep belief network and image segmentation
Derin inanç ağı kullanılarak el hareketlerinin tanınması ve görüntü segmentasyonu
- Tez No: 782738
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH HUZEYFE KÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Bu yazıda, el şekillerinin tanınmasına odaklanılarak jest tanıma problemi ele alınmaktadır. Dikkate alınacak parametrelerin sayısı (eklem açıları, el pozisyonu, üç boyutlu oryantasyon ve kas ve cilt deformasyonları) nedeniyle, el şeklini tanımanın izole problemi bile geleneksel deterministik algoritmaları kullanan bir çözüm için çok karmaşık hale gelir. Makine öğrenimi yöntemleri. Bu yazıda, İşaret Dilinin 26 işaretini değerlendirdik, ancak sonuçlar daha sonra tek elle gerçekleştirilen herhangi bir jest veya harekete genişletilebilir. Elbette, bu jestler tam olarak tanınsa bile. Anahtar Kelimeler — PSO, Makine öğrenimi, Optimizasyon, WSN
Özet (Çeviri)
In this paper the problem of gesture recognition is addressed with a focus on the recognition of handshapes. Due to the number of parameters to be considered (joint angles, hand position, three-dimensional orientation, as well as muscle and skin deformations), even the isolated problem of handshapes recognition becomes very complicated for a solution using conventional deterministic algorithms. Machine learning methods. In this paper, we evaluated the 26 signs of the Sign Language but the results can then be extended to any gesture or movement performed with only one hand. Certainly, even if these gestures can be recognized precisely. Keywords—PSO, Machine learning, Optimization, WSN
Benzer Tezler
- Derin öğrenme kullanarak işaret dili rakam tanıma
Sign language digit recognition using deep learning
HACER GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
- Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions
El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma
HASANAIN JAWAD RADEEF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR
- El hareketlerinin derin öğrenme tabanlı tanınması ve artırılmış gerçeklik uygulaması geliştirme
Deep learning based recognition of hand gestures and development of augmented reality application
OSMAN GÜLER
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM YÜCEDAĞ
- Deep learning based dynamic turkish sign language recognition with leap motion
Derin öğrenme tabanlı leap motıon ile dinamik türk işaret dili tanıma
BURÇAK DEMİRCİOĞLU KAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Yinelemeli sinir ağları ile işaret dili tanıma
Sign language recognition with recurrent neural networks
İBRAHİM ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ