Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

Фойдаланилган адабиётлар 
1. 
Бабомуродов О.Ж., Рахимов Н.О. Этапы извлечения знаний из электронных 
информационных ресурсов. Евразийский союз ученых. Международный научно-
популярный вестник. Вып. № 10(19)/2015. –С. 130-133. ISSN: 2411-6467.
2. 
Бекмуратов Т.Ф., Рахимов Н.О. Структурно-функциональная организация и 
корректность моделей знаний продукционных систем. Доклады Академии наук 
Республики Узбекистан, Вып. № 6. 2016. -С. 45-49. 
3. 
Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. –– СПб.: 
БХВ Петербурr, 2005. –– 736 с.: ил. 
4. 
Rahimov N.O. Structural and functional organization of business anaclitic systems. 
International Journal of Research in Engineering and Technology. India, 2016, Volume 5, 
Issue 7, P 94-96. e-ISSN: 2319-1163. p-ISSN: 2321-7308. 
 
ОСНОВЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЖЕСТОВ. ЗАХВАТ ДВИЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ 
МАРКЕРОВ 
 
Бахриева Х.А. (ТАТУ, ассистент) 
 
Одним из компонентов человеческой речи является жест, который придает ей 
особую эмоциональность. Для слышащих людей жест - это дополнительное средство 
выразительности речи, а для людей, лишенных слуха, - основное средство общения. Для 
начала, разделим два понятия поза руки и жест. Под позой руки понимается ее 
статическое положение. Жестом же называют телодвижение, преимущественно движение 
рукой, сопровождающее речь или имеющее значение какого-либо сигнала, знака. Язык 
жестов в широком смысле бесконечно разнообразен как по форме жестов, так и по их 
семантике, поэтому полномасштабное распознавание языка жестов представляет собой 
сложную задачу даже для человеческого интеллекта. На современном уровне развития 
систем компьютерного зрения задача автоматического распознавания обычно ставится 
применительно к небольшому набору заранее определенных жестов. В литературе 
рассматриваются различные методы решения задач распознавания отдельных классов 
жестов. Все эти методы и подходы могут быть классифицированы по типу используемых 
входных данных и сенсоров для восприятия руки. Методы и подходы и подходы к 
распознаванию жестов можно представить в виде следующей классификации: 
• 
захват движения на основе маркеров; 
• 
отслеживание рук с помощью оборудованной перчатки; 
• 
визуальные методы распознавания жестов: 
o 
восстановлении полной модели кисти с 27 степенями свободы по входному 
изображению; 
o 
построение признакового описания входного изображения руки; 
o 
метрические методы распознавания жестов. 
В основе маркерной системы лежит специальное оборудование. На руку человека 
прикрепляются датчики; данные движения рук с датчиков фиксируются камерами и 
поступают в компьютер, где сводятся в единую трёхмерную модель, точно 

---

279 
воспроизводящую жесты человека, позже (или в режиме реального времени) на основе 
модели создаётся анимация жестов человека. Приведем примеры работ по распознаванию 
рук на основе цветных маркеров. Так, например, ученые Института информатики 
общества Макса Планка отслеживали движения руки бейсбольного питчера по цветным 
маркерам, размещенным на задней стороне перчатке, с помощью четырех камер и 
стробоскопа (рисунок 1). В университете имени Саймона Фрейзера (Канада) использовали 
перчатки с маркированными цветом кольцами для распознавания (от 6 до 10 кадров) 
последовательности жестовой азбуки. Кольца соответствуют суставам каждого пальца. 
Как только определены совместные позиции датчиков, вычисляется поза руки с помощью 
обратной кинематики. Другим примером маркерной системы является разработка 
Масачусецкого Технологического Института. Для построения модели руки на основании 
изображения было предложено использовать маркеры - разноцветные перчатки. Такой 
подход во многом упростил задачу и сделал возможным ее решение практически в 
режиме реального времени, всего лишь с небольшой задержкой (рисунок 2
.
).