Aplikace metod strojového učení pro rozpoznávání znakové řeči

Bc. Mikhail Yuskou

Master's thesis

Application of machine learning methods for sign language recognition

Anotácia:

Diplomová práce je zaměřena na rozpoznávání jednoruční české znakové abecedy s využitím modelu vícevrstvé konvoluční neuronové sítě. Pro trénování modelu se používá datová sada americké znakové abecedy, jež je rozšířena o 3 symboly s využitím generativní neuronové sítě, aby odpovídala české znakové abecedě. Pro distribuce modelu se používají cloudové technologie. V teoretické části je specifikováno rozpoznávání znakové řeči do dílčího problému rozpoznávání jednoruční znakové abecedy a představeny metody strojového učení a architektury neuronových sítí. V praktické části je zpracována datová sada a předložen návrh několika prototypů modelu, které jsou následně porovnány. Pro finální model je navržena a implementována bezserverová aplikace.

Abstract:

The diploma thesis is focused on the recognition of the one-handed Czech sign alphabet using the model of a multilayer convolutional neural network. The American sign alphabet data set extended by 3 symbols using a generative neural network to match the Czech sign alphabet is used to train the model. Cloud technologies are used to distribute the model. The theoretical part specifies the sign language recognition to the partial problem of recognizing the one-handed sign alphabet and are introduced machine learning methods and neural network architectures. In the practical part, the data set is processed, several prototypes of the model are implemented and compared. Then the serverless application is designed and implemented for the final model.

Kľúčové slová

jednoruční znaková abeceda, umělé neuronové sítě, rozšíření datové sady, bezserverová aplikace, one-handed sign alphabet, artificial neural networks, data set extension, serverless application

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 3. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 13. 6. 2022
• Vedúci: prof. Ing. Petr Berka, CSc.
• Oponent: Ing. Renata Janošcová, Ph.D.

University of Finance and Administration

Master programme / odbor:
Applied Informatics / Applied Informatics