Ukrainian dactyl alphabet gesture recognition using convolutional neural networks with 3D convolutions

Ukrainian dactyl alphabet gesture recognition using convolutional neural networks with 3D convolutions

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2019
1. Verfasser:	S. S. Kondratiuk
Format:	Artikel
Sprache:	English
Veröffentlicht:	2019
Schriftenreihe:	Artificial intelligence
Online Zugang:	http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001151749
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine \| LibNAS

Institution

Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine | LibNAS

Ähnliche Einträge

Ukrainian dactyl alphabet gesture recognition using cross platform software and convolutional neural networks
von: S. S. Kondratiuk
Veröffentlicht: (2019)

Recognizing gestures of the Ukrainian dactylic alphabet
von: A. M. Hlybovets, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
von: E. Mustafayev, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
von: Mustafayev, E., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Simple architecture of convolution neural network for handwritten digit recognition
von: V. V. Lukovich
Veröffentlicht: (2013)

Improving face recognition models using convolutional neural networks, metric learning and optimization methods
von: A. M. Litvynchuk, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Using convolutional neural networks for breast cancer diagnosing
von: M. Naderan, et al.
Veröffentlicht: (2019)

A model of a convolutional neural network and software for typical insect pests recognition
von: Bezliudnyi, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Development and research of a modified convolutional neural network for malaria cell pattern recognition
von: Федорченко, Є. М., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Using an ensemble of convolutional neural networks to process remote sensing data
von: E. E. Marushko, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Information technology for the early diagnosys of pneumonia using convolutional neural networks
von: P. M. Radjuk, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Intelligent recognition and integration of graphical elements into virtual surrounding within augmented reality using hybrid convolutional neural networks
von: V. Sineglazov, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Approach implementation to identify dactyl alphabet for Ukrainian sign language
von: O. V. Barmak, et al.
Veröffentlicht: (2015)

Histological and cytological images classification based on convolutional neural networks
von: O. M. Berezkyi, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Convolutional neural network model and software for classification of typical pests
von: Bezliudnyi, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Developing a semantic image model using machine learning based on convolutional neural networks
von: P. I. Andon, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Developing a semantic image model using machine learning based on convolutional neural networks
von: Andon, P.I., et al.
Veröffentlicht: (2020)

A prediction of the frequency of non-periodic signals based on convolutional neural networks
von: S. O. Subbotin, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Convolutional neural networks in tasks of agricultural vegetation state monitoring on aerial images
von: V. V. Ganchenko, et al.
Veröffentlicht: (2018)

A prediction of the frequency of non-periodic signals based on convolutional neural networks
von: Subbotin, S. A., et al.
Veröffentlicht: (2018)

Convolutional Neural Networks for Determining the Ion Beam Impact on a Space Debris Object
von: M. O. Redka, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Application of convolutional neural networks for improving the accuracy of multistatic localization of radio emission sources
von: Dziuba, Volodymyr
Veröffentlicht: (2025)

Analysis of satellite data time series for forest monitoring using neural networks based on three-dimensional convolutions
von: A. Shelestov, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analysis of remote sensing images by methods of convolutional neural networks and marked random point fields
von: Ya. Kosarevych, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Characterization of regular convolutions
von: Sagi, Sankar
Veröffentlicht: (2018)

Characterization of regular convolutions
von: Sagi S.
Veröffentlicht: (2018)

On a Uniqueness Property of n-th Convolutions and Extensions of Titchmarsh Convolution Theorem
von: Ulanovskii, Alexander
Veröffentlicht: (2024)

A Convolutional Neural Network Model and Software Tool for Classifying the Presence of a Medical Mask on a Human Face
von: Hryhorenko, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sign language automation through the deaf gesture recognition system
von: A. Z. Muslimova, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Middle Convolution and Heun's Equation
von: Takemura, K.
Veröffentlicht: (2009)

Neural network modeling of graphic recognition processes
von: Ye. M. Chichirin, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Neural Network Technologies in the Problem of Handwriting Recognition
von: A. D. Goltsev, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Risk measures in the form of infimal convolution
von: V. S. Kiriljuk
Veröffentlicht: (2021)

Improved Decoding Algorithms for Convolutional Codes
von: K. P. Sosnenko
Veröffentlicht: (2024)

Using fast algorithms for calculation of the correlation and convolution to prepare reference images
von: Ye. O. Tsybulska
Veröffentlicht: (2018)

Using fast algorithms for calculation of the correlation and convolution to prepare reference images
von: Tsybulska, Y. O.
Veröffentlicht: (2018)

Localization property for the convolution of generalized periodic functions
von: V. V. Horodetskyi, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Solvability of equations with convolutions that arise in homogenization problems
von: A. L. Hulianytskyi, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Mapping properties for convolution involving hypergeometric series
von: M. K. Aouf, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Comparative analysis of construction of the decoder of the convolution code
von: E. P. Sosnenko
Veröffentlicht: (2015)