Інформаційна система розпізнавання мови жестів з використанням штучного інтелекту

Abstract

An information system for sign language recognition using artificial intelligence has been developed. Deep learning methods have been applied to recognize Ukrainian Sign Language gestures in real time. Specifically, convolutional neural networks (CNNs) are used to detect hands and identify their key points. The main focus is on optimizing the model architecture, selecting effective datasets, and ensuring high recognition accuracy. The developed system enables the conversion of gestures into text and their vocalization, thereby improving communication for people with hearing impairments.

Розроблено інформаційну систему розпізнавання мови жестів з використанням штучного інтелекту. Використано методи глибокого навчання для розпізнавання жестів української жестової мови в реальному часі. Зокрема, застосовано згорткові нейронні мережі для виявлення рук та їх ключових точок. Основна увага приділяється оптимізації архітектури моделі, підбору ефективних наборів даних та забезпеченню високої точності розпізнавання. Розроблена система дозволяє конвертувати жести у текст і озвучувати їх, що сприяє покращенню комунікації для людей з порушенням слуху.