Digital Repository
Of Polessky State University
ISSN (online): 2310-7413
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rep.polessu.by/handle/123456789/35543| Title: | Разработка системы распознавания жестов сурдоперевода в реальном времени для систем видеосвязи с использованием сверточных нейронных сетей и методов компьютерного зрения |
| Other Titles: | Development of a real-time sign language gesture recognition system for video communication systems using convolutional neural networks and computer vision methods |
| Authors: | Шевчук, М.А. Просвирнина, И.Б. Shevchuk, M. Prosvirnina, I. |
| Keywords: | компьютерное зрение сверточные нейронные сети распознавание жестов сурдоперевод видеосвязь машинное обучение computer vision convolutional neural networks gesture recognition sign language video communication machine learning |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | Пинск : Полесский государственный университет |
| Citation: | Шевчук, 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. |
| Abstract: | В 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. |
| Description: | This 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. |
| Appears in Collections: | 2026 |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Razrabotka_sistemy.pdf | 223.46 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.