• ВХОД
  •  

    Полное описание

    Антонов, Д. В. Распознавание жестов на основе датчиков с применением нейронных сетей: анализ возможностей / Д. В. Антонов, Д. В. Жуков, А. А. Рыжов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Актуальные проблемы науки и образования : сборник научных статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов, посвященной 80-летию Пензенского государственного университета, г. Пенза, 19-25 октября 2023 г. / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Пензенский государственный университет (ПГУ), Студенческое научное общество ПГУ. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2023. - С. 50-53. - ISBN 978-5-907752-88-7.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26-049.8
    28.23.15004.93'1

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение
    Распознавание образов

    Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- технология -- акселерометр -- гироскоп
    Аннотация: Представлен анализ возможностей распознавания жестов на основе данных, полученных от датчиков, с использованием нейронных сетей. Распознавание жестов является важным и актуальным направлением в области взаимодействия человека с компьютером, а также в других областях, таких как здоровье и спорт. Исследуется применимость нейронных сетей для обработки и анализа данных акселерометра, гироскопа и других сенсоров, которые позволяют улавливать движения и жесты. Обсуждаются преимущества и ограничения такого подхода, возможные области применения. В итоге предоставляется обзор существующих исследований и практических приложений, а также перспективы развития данной технологии.
    Доп. точки доступа:
    Жуков, Д.В.
    Рыжов, А.А.
    Пензенский государственный университет. Студенческое научное общество

    Экз-ры полностью b7c15238c9283cb8a4ef8e7f03593b08
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -325555-133728)

    Шифр в сводном ЭК: 180cb3116208885327717fe2163f7684




    Заказ фрагмента документа ₽