СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ КАЗАХСКОГО ЖЕСТОВОГО ЯЗЫКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ - Еримбетова, А.С.; Самбетбаева, М.А.; Дайырбаева, Э.Н.; Сакенов, Б.Е.; Бержанова, У.Г. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2025)
Основной целью исследования является анализ эффективности глубоких нейронных сетей для распознавания казахского жестового языка. Это исследование направлено на совершенствование методов распознавания казахского жестового языка с использованием современных технологий. Задача исследования — обработка жестов и изображений, представляющих 42 буквы казахского жестового языка, и их точная классификация с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). Созданная модель способна распознавать жесты рук в реальном времени с помощью камеры. Сложные системы распознавания жестов в области искусственного интеллекта все еще находятся на стадии активных исследований и разработки, поэтому эта модель рассматривается как важный шаг в данном направлении. Особенно разработка системы, соответствующей особенностям казахского языка, способствует сохранению национального культурного наследия. Кроме того, эта технология может быть использована для расширения возможностей общения людей с ограниченными возможностями слуха и речи. Результаты исследования показали ограничения текущей конфигурации модели, включая низкий уровень точности и полноты для множества классов. Причиной этого могут быть дисбаланс в данных, неоптимальная архитектура выбранной модели, а также недостаточная настройка параметров обучения. Для решения этих проблем важно использовать методы балансировки данных, улучшить архитектуру модели и повысить качество данных. Кроме того, сбор дополнительных данных, использование методов увеличения данных и оптимизация параметров нейронной сети являются важными направлениями исследования. В ходе исследования была собрана база данных для распознавания особенностей жестов казахского жестового языка, на основе которой проводилось обучение модели.