ЦНИИ русского жестового языка
  • Главная
  • Институт
    • Учёный совет
      • Документы Учёного совета
    • Почётные доктора наук
    • Уставные документы
    • Нормативные документы
    • Аттестация переводчиков
      • Аттестационная комиссия
      • Отчёты об аттестации
    • Учебно-методический центр
    • События
    • Объявления
  • Профстандарт
  • Наука
    • Лаборатория лингвистики жестовых языков
    • Лаборатория профилактики и психологического сопровождения профессиональной деятельности переводчиков жестового языка
    • Лаборатория кинетических интерфейсов
    • Лаборатория теории и практики перевода жестовых языков
    • Лаборатория обучения жестовой речи детей с тяжёлыми множественными нарушениями (ТМР) согласно ФГОС
    • Публикации
  • Образование
    • Курсы начального обучения жестовому языку
    • Повышение квалификации переводчиков жестового языка
    • Профессиональная переподготовка
    • Отзывы
    • Преподаватели
  • Издательство
    • Редакционно–издательский Совет
    • Книги
    • Журнал «Теория и практика проектного образования»
    • РИНЦ
    • Наши авторы
    • АСУ издательства
  • Конференции
  • Магазин
  • Платежи
  • Блог

Выберите язык

  • Russian (Russia)
  • English (United Kingdom)

Лаборатория кинетических интерфейсов

Лаборатория ведет исследования пользовательских интерфейсов, в которых движения объектов и людей захватываются и используются как входные управляющие команды для взаимодействия с вычислительными системами. Области исследований:

  • подходы к захвату, обработке, классификации, хранению и представлению кинетических данных;
  • механизмы генерации кинетических данных;
  • сценарии взаимодействия людей и вычислительных систем.

Заведующий лабораторией: Олег Александрович Поткин.

А. А. Корниенков, В. А. Рычков. Система визуализации русско-жестового перевода // Научные труды ЦНИИ русского жестового языка. № 1

Информация о материале
Категория: Лаборатория кинетических интерфейсов
Опубликовано: 02 мая 2018

Аннотация: В данной статье представлено исследование по созданию системы визуализации русского-жестового языка. Рассматривается пример кроссплатформенной технологии, с помощью которой систему визуализации можно запустить на любом устройстве. В статье описан подход к анимированию и синтеза жестов с помощью разрабатываемой системы.
Научный руководитель: Харламенков А.Е.

 
Просмотров: 2078
  • Жест
  • Система визаулизации
  • Синтез жестов
  • Анимация

Подробнее

А. А. Корниенков, В. А. Рычков. Сжатие данных при использовании скелетной анимации // Научные труды ЦНИИ русского жестового языка. № 1

Информация о материале
Категория: Лаборатория кинетических интерфейсов
Опубликовано: 02 мая 2018

Аннотация: В данной статье рассматривается возможность сжатия данных при использовании скелетной анимации. При этом используется квантование данных анимации во времени — положение, угол поворота и размер. Рассмотрено использование различных кривых и сделан вывод о результатах полученной оптимизации.
Научный руководитель: Харламенков А. Е.

 
Просмотров: 1668
  • Анимация
  • Оптимизация
  • Квантование
  • Кватерион
  • Сплайн
  • Таймлайн

Подробнее

Распознавание жестов рук для управления бесконтактными устройствами в операционных залах

Информация о материале
Категория: Лаборатория кинетических интерфейсов
Опубликовано: 22 апреля 2018

Аннотация

Жесты рук являются одним из основных средств бесконтактной связи между человеком и машинами. Существует большой интерес в управлении электронным оборудованием в хирургических кабинетах при помощи жестов для сокращения времени операций и снижения вероятности заражения. Существуют проблемы при внедрении систем распознавания жестов рук. Системы должны выполнять требования высокой точности и быстроты реакции. В этой статье мы представляем систему распознавания жестов рук на основе глубокого обучению. Глубокое обучение известно как точная модель обнаружения, но его высокая сложность не позволяет его использовать как компонент встроенной системы. Чтобы справиться с этой проблемой, мы применили некоторые изменения в структуре нашей работы для понижения уровня сложности. В результате предлагаемый метод может быть реализован в простой встроенной системе. Наши эксперименты показывают, что предлагаемая система способствует повышению точности и имеет меньшую сложность по сравнению с существующими методами.

Просмотров: 4808
  • CNN
  • Deep Learning
  • Neural Networks
  • Surgery

Подробнее

Классификация дактилем с использованием сверточных нейронных сетей на примере Русского жестового языка (РЖЯ)

Информация о материале
Категория: Лаборатория кинетических интерфейсов
Опубликовано: 25 февраля 2018

Резюме

В работе приведено описание разработанного в процессе исследования набора данных для обучения классификатора, алгоритм предварительной обработки данных, описана архитектура сверточной нейронной сети для классификации дактилем Русского жестового языка (далее РЖЯ) и приведены экспериментальные данные.

Просмотров: 4030
  • CNN
  • Deep Learning
  • Дактиль
  • Neural Networks
  • Convolutional Neural Networks
  • классификация

Подробнее