gesture recognition

У статті представлено розробку інтерактивної системи розпізнавання та класифікації жестів рук людини на основі технологій машинного навчання. Запропоновано новий підхід до подання жестів, який поєднує просторові і часові характеристики розташування ключових точок руки, що забезпечує високу точність, стійкість до шумів та адаптивність системи до різних умов використання. Особливістю розробки є метод інтерактивного навчання, який дає змогу користувачам без спеціальних технічних знань швидко додавати нові жести за обмеженої кількості навчальних даних.

The development of the Internet of Things (IoT) opens up new opportunities for creating intelligent services that enhance user interaction with surrounding devices. Modern IoT systems primarily use touchscreens and mobile applications for control; however, gesture-based methods can significantly expand their functionality. This work proposes a gesture recognition system applied to the control of IoT devices. The core of the system is the classification of finger movement trajectories using a Hidden Markov Model (HMM).