1. DSpace at Polessky State University
  2. Материалы конференций и семинаров / Conferences and seminars proceedings
  3. Инжиниринг: теория и практика
  4. 2026 год
  5. 2026
Please use this identifier to cite or link to this item: https://rep.polessu.by/handle/123456789/35543
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorШевчук, М.А.-
dc.contributor.authorПросвирнина, И.Б.-
dc.contributor.authorShevchuk, M.-
dc.contributor.authorProsvirnina, I.-
dc.date.accessioned2026-05-28T07:40:59Z-
dc.date.available2026-05-28T07:40:59Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationШевчук, М. А. Разработка системы распознавания жестов сурдоперевода в реальном времени для систем видеосвязи с использованием сверточных нейронных сетей и методов компьютерного зрения / М. А. Шевчук, И. Б. Просвирнина // Инжиниринг : теория и практика : материалы VI международной научно-практической конференции, Полесский государственный университет, г. Пинск, Республика Беларусь, 29-30 апреля 2026 г. / Полесский государственный университет [и др.]; редкол. Дунай В. И., Пригодич И. А., Чещевик В. Т. – Пинск : ПолесГУ, 2026. – С. 29-31.ru
dc.identifier.urihttps://rep.polessu.by/handle/123456789/35543-
dc.descriptionThis paper presents the development of a real-time sign language gesture recognition system for integration into video communication platforms. The study focuses on the application of convolutional neural networks and computer vision techniques for video stream processing and gesture classification. The proposed approach improves communication accessibility for people with hearing and speech impairments. Neural network architectures, image preprocessing methods, and real-time system constraints are discussed.ru
dc.description.abstractВ данной работе рассматривается разработка системы распознавания жестов сурдоперевода в реальном времени для интеграции в системы видеосвязи. Основное внимание уделено применению сверточных нейронных сетей и методов компьютерного зрения для обработки видеопотока и классификации жестов. Предложенный подход позволяет повысить доступность коммуникации для людей с нарушениями слуха и речи. Рассматриваются архитектуры нейронных сетей, методы предварительной обработки изображений и особенности работы системы в реальном времени.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherПинск : Полесский государственный университетru
dc.rightsоткрытый доступ-
dc.subjectкомпьютерное зрениеru
dc.subjectсверточные нейронные сетиru
dc.subjectраспознавание жестовru
dc.subjectсурдопереводru
dc.subjectвидеосвязьru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectcomputer visionru
dc.subjectconvolutional neural networksru
dc.subjectgesture recognitionru
dc.subjectsign languageru
dc.subjectvideo communicationru
dc.subjectmachine learningru
dc.titleРазработка системы распознавания жестов сурдоперевода в реальном времени для систем видеосвязи с использованием сверточных нейронных сетей и методов компьютерного зренияru
dc.title.alternativeDevelopment of a real-time sign language gesture recognition system for video communication systems using convolutional neural networks and computer vision methodsru
dc.typeArticleru
Appears in Collections:2026

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Razrabotka_sistemy.pdf223.46 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.