<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Проектування інтелектуальної системи автентифікації на основі розпізнавання жестів

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Design of an intelligent authentication system based on gesture recognition

Анотація

This paper addresses the design of an intelligent authentication system based on hand gesture recognition using a webcam. System requirements were defined, and an algorithm for feature extraction and normalization was designed based on the MediaPipe framework, which generates a 73-dimensional feature vector (or a 146-dimensional one in twohand mode). An algorithm for sequential gesture authentication has been developed based on a normalized Euclidean similarity metric, a threshold decision, and a time stabilization mechanism. The authentication logic has been formalized as a deterministic finite automaton.
Роботу присвячено питанням проектування інтелектуальної системи автентифікації на основі розпізнавання жестів рук із використанням веб-камери. Визначено вимоги до системи та спроектовано алгоритм виділення та нормалізації ознак жесту на базі фреймворку MediaPipe, що формує 73-вимірний вектор ознак (або 146-вимірний у режимі двох рук). Розроблено алгоритм послідовної жестової автентифікації на основі нормованої евклідової метрики подібності, порогового рішення та механізму часової стабілізації. Формалізовано логіку автентифікації у вигляді детермінованого скінченного автомата.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Пальчик В. О., Безпалий, К. В. Проектування інтелектуальної системи автентифікації на основі розпізнавання жестів // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fm/all-fm-2026/paper/view/28689.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (7)

  1. https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fm/all-fm-2026/paper/view/28689
  2. MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines / C. Lugaresi та ін. arXiv.org. URL: https://arxiv.org/pdf/1906.08172 (дата звернення: 10.03.2026).
  3. MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking / F. Zhang та ін. arXiv.org. URL: https://arxiv.org/pdf/2006.10214 (дата звернення: 10.03.2026).
  4. Hand landmarks detection guide | Google AI for Developers. URL: https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/hand_landmarker (дата звернення: 10.03.2026).
  5. Yasen M., Jusoh S. A systematic review on hand gesture recognition techniques, challenges and applications. PeerJ Computer Science. 2019. Т. 5. С. e218. URL: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.218 (дата звернення: 10.03.2026).
  6. Real-Time Sign Language Detection using MediaPipe and Deep Learning / T. Chakraborty та ін. International Journal of Computer Applications. 2025. Т. 187, № 57. С. 78–83. URL: https://doi.org/10.5120/ijca2025925952 (дата звернення: 10.03.2026).
  7. Dynamic Hand Gesture Recognition Using MediaPipe and Transformer | MDPI. URL: https://doi.org/10.3390/engproc2025108022 (дата звернення: 10.03.2026).