Дослідження та програмна реалізація методів розпізнавання жестів рук
Автор: Сторощук Владислав Любомирович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне проєктування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Сторощук В.Л., Мельник М.Р. Дослідження та програмна реалізація методів розпізнавання жестів рук. - Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2025 р. Розширена анотація Розпізнавання жестів рук є важливим напрямком у сфері комп’ютерного зору та взаємодії людини з комп’ютером. Цей процес включає виявлення, відстеження та інтерпретацію рухів кистей рук для створення інтуїтивних інтерфейсів керування. Сучасні технології віртуальної та доповненої реальності характеризуються високими вимогами до точності та швидкості розпізнавання жестів. Зростання потреби в безконтактних інтерфейсах робить ручне програмування логіки розпізнавання трудомістким та схильним до помилок. У даній ситуації застосування методів машинного навчання та комп’ютерного зору стає ключовим фактором ефективності та надійності систем розпізнавання. Наявні рішення надають можливості для розпізнавання базових жестів, проте мають недоліки в точності роботи з динамічними жестами, обмеженій адаптивності та недостатній швидкості обробки в реальному часі. Актуальною задачею є створення програмного рішення, яке забезпечує високу точність розпізнавання статичних та динамічних жестів у режимі реального часу. Отже, у цій роботі проведено аналіз поточного стану та можливостей розвитку методів розпізнавання жестів рук. Досліджено специфіку предметної області та оцінено наявні підходи до розпізнавання жестів. Встановлено ключові функціональні вимоги до програмного забезпечення та його алгоритмічної основи. Для розробки системи були вибрані сучасні бібліотеки комп’ютерного зору та машинного навчання, а також розроблено архітектуру системи розпізнавання, структуру моделей та програмні компоненти. Об’єктом дослідження у даному проекті є процес розпізнавання жестів рук з використанням методів комп’ютерного зору та машинного навчання. Предметом дослідження є аналіз методів та засобів для виявлення, відстеження та класифікації жестів рук, а також вибір оптимальних алгоритмів для забезпечення роботи системи в реальному часі. Мета роботи - дослідження існуючих методів розпізнавання жестів рук та створення програмного рішення для точного виявлення й інтерпретації статичних та динамічних жестів у режимі реального часу з можливістю практичного застосування в інтерактивних системах. Новизна дослідження полягає в комплексному підході до розпізнавання жестів, який поєднує методи виявлення ключових точок руки з алгоритмами класифікації жестів, забезпечуючи високу точність розпізнавання як статичних, так і динамічних жестів у різноманітних умовах освітлення та положень камери. Практичне значення одержаних результатів дослідження полягає в розробці системи розпізнавання жестів рук, яка може бути інтегрована в додатки віртуальної реальності, системи безконтактного керування, освітні платформи та інші інтерактивні застосунки. Система забезпечує інтуїтивну взаємодію користувача з програмним забезпеченням без необхідності використання додаткових пристроїв введення, що особливо актуально для сучасних безконтактних технологій. Ключові слова: РОЗПІЗНАВАННЯ ЖЕСТІВ, КОМП’ЮТЕРНИЙ ЗІР, МАШИННЕ НАВЧАННЯ, ВИЯВЛЕННЯ КЛЮЧОВИХ ТОЧОК, КЛАСИФІКАЦІЯ, РЕАЛЬНИЙ ЧАС, БЕЗКОНТАКТНІ ІНТЕРФЕЙСИ, ВІДСТЕЖЕННЯ РУКИ, ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ, ІНТЕРАКТИВНІ СИСТЕМИ, ТОЧНІСТЬ РОЗПІЗНАВАННЯ. Перелік використаних джерел: Storoshchuk V., Spilnyk S., Bodnyk I., Shvarts M. Research and software implementation of hand gesture recognition methods // Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. – 2025. – Вип. 7, № 2. – С. 156–165. Gesture recognition [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://en.wikipedia.org/wiki/Gesture_recognition Hand gesture recognition using machine learning [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.tensorflow.org/lite/examples/gesture_recognition/overview MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands.html