ANALYSIS OF RECOGNITION ALGORITHMS AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR HAND GESTURE RECOGNITION IN KAZAKH SIGN LANGUAGE

Аңдатпа

Аннотация. Машиналық оқыту мен нейрондық желілерге деген қызығушылықтың үнемі артуы есептеу мүмкіндіктерінің айтарлықтай жетістіктерімен қамтамасыз етіледі, бұл объектілік, дыбыстық, мәтіндік және деректерді танудың басқа түрлерінде жетістіктерге жетуге мүмкіндік береді. Бұл жетістіктер адамдар мен машиналар арасындағы интуитивті өзара әрекеттесуге жол ашып, мұндай технологияларды кең аудиторияға қолжетімді етті. Компьютерлік көрудің соңғы жетістіктері, атап айтқанда, кескіндер мен бейнелердегі объектілерді тануға қабілетті күрделі модельдердің жасалуына әкелді. Дәл осы технология адам мен компьютердің өзара әрекеттесуі, робототехника және жестау тілін түсіндіру сияқты салаларда қолдануға мүмкіндік беретін қол қимылдарын тануға тиімді бейімделген. Бұл мақалада Конволюциялық Нейрондық Желілерге (Cnn) және Тірек Векторлық Машиналарға (Svm) ерекше назар аудара отырып, қол қимылдарын танудың ең танымал үлгілері қарастырылады. Бұл модельдер әдістемелерімен, өңдеу тиімділігімен және қажетті оқу деректерінің көлемімен ерекшеленеді, қолдану контекстіне байланысты әртүрлі артықшылықтар мен шектеулерді ұсынады. Бұл зерттеудің негізгі мақсаты-машиналық оқытудың әртүрлі алгоритмдеріне шолу жасау, олардың теориялық негіздерін, операциялық механизмдерін және салыстырмалы өнімділігін дәлдік, оқу уақыты және деректерге қойылатын талаптар тұрғысынан терең зерттеу. Сонымен қатар, бұл жұмыста дактил алфавитін қолдана отырып, signау тілін қазақ тілінде танудың эксперименттік нәтижелері келтірілген. Егжей-тегжейлі талдау әрбір танылған қимылдың дәлдігі туралы есеп беретін жан-жақты кестемен бірге беріледі. Нақты уақыттағы тестілеу тану жүйесінің тиімділігін көрсететін камера алдында көрсетілген жеке қол қимылдарымен жүргізілді. Сонымен қатар, зерттеу тану процесін бейнелейтін формулалар, функционалдық қатынастар және блок-схемалар арқылы суреттелген машиналық оқыту алгоритмдерінің негізінде жатқан математикалық негіздер мен логикалық құрылымдарды түсіндіруді қамтиды. Теориялық түсініктерді практикалық эксперименттермен үйлестіре отырып, бұл жұмыс қимылдарды танудың өсіп келе жатқан саласына және оны қолжетімді коммуникациялық технологияларда қолдануға үлес қосуға бағытталған.

Түйінді сөздер: Қол қимылдарын тану, нейрондық желілер, алгоритм, қабат, CNN, SVM, YOLO.

Дәйексөз үшін: Лес Н.Н., Муханов С. Б., Ипалакова М. Т. ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕ ҚОЛ ҚИМЫЛДАРЫН ТАНУ ҮШІН ТАНУ АЛГОРИТМДЕРІН ЖӘНЕ КОНВОЛЮЦИЯЛЫҚ НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІНІ ТАЛДАУ//ХАЛЫҚАРАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ-КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ. 2025.