COLLECTION OF DATASETS AND APPLICATION OF NEURAL NETWORK MODELS FOR SIGN LANGUAGE CLASSIFICATION IN PATTERN RECOGNITION TASKS

Аңдатпа

Қазіргі уақытта көбірек зерттеулер компьютерлік көру библиотекалары мен жасанды интеллект құралдарын пайдалана отырып, мәселелерді шешуге бағытталған. Ең кең тарағандары – жетекші оқытуға негізделген қазақ таңба әліпбиінің ым-ишарасын тану үшін жасанды нейрондық желілердің машиналық және терең оқыту үлгілерін қолданатын шешімдер мен тәсілдер және дәйекті деректерді өңдеу үшін терең оқыту әдістері. Зерттеу нысаны – мүмкіндігі шектеулі адамдар арасындағы қарым-қатынасты қалыптастыруға арналған қазақ тілінің әліпбиі. Зерттеу пәні - жасанды нейрондық желілердің машиналық оқыту әдістері мен үлгілері және ым-ишараны жіктеу мен тану үшін терең оқыту. Зерттеу әдістеріне Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Нейрондық желілер және Computer Vision жатады. Үлгіні тану - объект орналасқан кескін. Нысан дерексіз болғандықтан (объект суретте бейнеленген кез келген пішін болуы мүмкін). Біз қазіргі бағыттардың бірі - қимылдарды тану туралы шешім қабылдадық. Қазақтың ым-ишара тілін тану үшін алдымен қазақтың ымдау әліпбиін үйрену керек. Нейрондық желіні қазақ ымдау тілін тануға үйрету үшін қол қимылдарымен белгіленген кескіндер форматында деректерді (деректер жинағы) жинау қажет. Қимылмен тану – өрнекті тану салаларының бірі болып табылатын классификациялық тапсырма. Танудың іргелі негізі үлгіні тану теориясы болып табылады.