ETN İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun Tədris-İnnovasiya Mərkəzində “Video axından əl jestlərinin tanınması alqoritmlərinin təhlili və müqayisəli analizi” mövzusunda seminar keçirilib.
Məruzəni institutun baş mütəxəssisi Kəmalə Qurbanova təqdim edərək video məlumatların emalı və süni intellekt texnologiyalarının inkişafı nəticəsində kompüter görmə sistemləri və insan-maşın qarşılıqlı əlaqəsinin sürətlə genişləndiyini bildirib. Məruzəçi qeyd edib ki, bu sahədə ən perspektivli istiqamətlərdən biri əl jestlərinin tanınması texnologiyalarıdır.
K.Qurbanova əl jestlərinin tanınmasında təsvirə, skelet modelinə və sensor siqnallarına əsaslanan öyrənmə metodlarından istifadə olunduğunu diqqətə çatdırıb. Əlavə edib ki, tədqiq edilmiş hər bir yanaşma ilkin verilənlərin xarakterindən, tələb olunan dəqiqlik səviyyəsindən, əlçatan resurslardan və tətbiq şərtlərindən asılı olaraq seçilir.
“Modelin düzgün seçimi, jest tanıma sisteminin uğurunda həlledici rol oynayır”, - deyə bildirən K.Qurbanova onu da əlavə edib ki, Histogram of Oriented Gradients, Optical Flow, Skin Color Segmentation, Contour-based Tracking və s. kimi ənənəvi alqoritmlər jestlərin formasını, hərəkətini və teksturasını analiz etmək üçün mühüm rol oynayır.
K.Qurbanovanın sözlərinə görə, aparılan müqayisəli analizlərin nəticələri bu metodların bəzi hallarda mürəkkəb vizual şəraitlərdə kifayət qədər dəqiqlik və etibarlılıq təmin etmədiyini göstərib. Bu səbəbdən, dərin öyrənmə yanaşmaları, xüsusilə konvolyusion neyron şəbəkələri (CNN) və rekurrent neyron şəbəkələri (RNN) daha yüksək dayanıqlıq və dəqiqlik təklif edir.
Tədqiqatçı bildirib ki, real vaxt rejimində işləyən jest tanıma sistemlərinin yaradılması üçün ənənəvi və dərin öyrənmə metodlarını birləşdirən hibrid modellərin tətbiqi məqsədəuyğundur.
Sonda mövzu ətrafında müzakirələr aparılıb, suallar cavablandırılıb.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
