Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

19 139 2
Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH – VIỄN THÔNG Hướng dẫn TS TRẦN VŨ HOÀNG Sinh viên ĐẶNG HUY HOÀNG MSSV 17119076 ĐẶNG HUỲNH THI MSSV 17119103 Hồ Chí Minh, Tháng 112020 NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DIỆN THỦ NGỮ NGÔN NGỮ KÍ HIỆU TAY BÁO CÁO GIỮA KÌ LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đề tài nghiên cứu này, lời đầu tiên tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP HCM nói chung và các thầy c.

... tính thực thông qua ngôn ngữ cử giọng nói Đó vấn đề đặt cho toán phát bàn tay Trong sống hàng ngày, phát bàn tay giúp cho việc giao tiếp người với máy tính, máy tính chuyển ngôn ngữ cử thành chữ... bàn tay, từ xây dựng mơ hình phù hợp cho toán phát bàn tay, áp dụng vào điều khiển chương trình máy tính Chương LÝ DO CHỌN PROJECT Nhận dạng cử đề tài có tính ứng dụng cao thực tiễn Bài tốn nhận. .. ánh sáng dẫn đến độ tương phản bàn tay background không rõ ràng, việc dẫn đến nhận dạng sai ký tự Kích thước bàn tay Trong nhận dạng, việc xác định tư ngón tay tương ứng với cử phụ thuộc phần

Ngày đăng: 14/05/2022, 13:55

Hình ảnh liên quan

Là một trong những mô hình Deep Learning tiên tiến. Nó giúp cho chúng ta xây dựng được những hệ thống thông minh với độ chính xác cao như hiện nay - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

m.

ột trong những mô hình Deep Learning tiên tiến. Nó giúp cho chúng ta xây dựng được những hệ thống thông minh với độ chính xác cao như hiện nay Xem tại trang 10 của tài liệu.
6 EGM (Elastic Graph Matching) - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

6.

EGM (Elastic Graph Matching) Xem tại trang 11 của tài liệu.
Hình 4.3. Mô tả hoạt động của EGM. - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Hình 4.3..

Mô tả hoạt động của EGM Xem tại trang 11 của tài liệu.
Hình 4.5. Mô tả hoạt động của thuật toán LLE. - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Hình 4.5..

Mô tả hoạt động của thuật toán LLE Xem tại trang 12 của tài liệu.
Hình 5.6. Biểu đồ độ chính xác. - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Hình 5.6..

Biểu đồ độ chính xác Xem tại trang 13 của tài liệu.
Hình 5.8. Nhận diện trên nền background bị nhiễu dùng phương pháp CNN. - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Hình 5.8..

Nhận diện trên nền background bị nhiễu dùng phương pháp CNN Xem tại trang 14 của tài liệu.
Hình 5.9. Nhận diện trên nền background bị nhiễu dùng phương pháp EGM. - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Hình 5.9..

Nhận diện trên nền background bị nhiễu dùng phương pháp EGM Xem tại trang 14 của tài liệu.
Hình 5.10. Nhận diện trên nền background bị nhiễu dùng phương pháp SLLE - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Hình 5.10..

Nhận diện trên nền background bị nhiễu dùng phương pháp SLLE Xem tại trang 15 của tài liệu.
Bảng 5.1. Bảng số liệu về các vấn đề khác. - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Bảng 5.1..

Bảng số liệu về các vấn đề khác Xem tại trang 15 của tài liệu.
Bảng 5.2. Bảng tổng kết kết quả so sánh. - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Bảng 5.2..

Bảng tổng kết kết quả so sánh Xem tại trang 16 của tài liệu.
Việc thu thập dataset cho toàn bộ ký tự trong bảng chữ cái khá khó khăn và việc train hết dữ liệu đó trên máy tính chúng tôi không thể được - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

i.

ệc thu thập dataset cho toàn bộ ký tự trong bảng chữ cái khá khó khăn và việc train hết dữ liệu đó trên máy tính chúng tôi không thể được Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 7.12. Phương pháp k-fold Cross val được sử dụng cho các tập data có ít dữ liệu. - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Hình 7.12..

Phương pháp k-fold Cross val được sử dụng cho các tập data có ít dữ liệu Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 7.13. High variance và high bias - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Hình 7.13..

High variance và high bias Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 7.14. Công thức tính precision và recall. - Báo cáo: Xây dựng hệ thống nhận diện thủ ngữ ngôn ngữ kí hiệu tay

Hình 7.14..

Công thức tính precision và recall Xem tại trang 19 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan