The object of research, development or design (in Russian) : Казахский жестовый язык (распознавание, генерация).

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қазақ ым тілі (тану, генерация)

Aim of work (in Russian) : Представление моделей, методов, алгоритмов и программных обеспечении позволяющих повысить точность автоматического распознавания элементов казахского жестового языка.

Aim of work (in Kazakh) : Қазақ ым тілінің элементтерін автоматты тану дәлдігін арттыруға мүмкіндік беретін модельдерді, әдістерді, алгоритмдерді және программалық өнімді ұсыну.

Методы исследования (на русском) : Для решения поставленных задач в работе были использованы методы машинного обучения, методы обработки изображений и распознавание объектов, методы предобработки изображений.

Методы исследования (на казахском) : Жұмыста қойылған міндеттерді шешу үшін машиналық оқыту әдістері, кескіндерді өңдеу әдістері және объектілерді тану, кескіндерді өңдеу әдістері қолданылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : 1. Статья "Impact of Demonstration Variability on Deep Neural Network Performance in Sign Language Recognition" была представлена на конференции International Conference on Recent Innovations in Engineering and Technology (ICRJET-2024) и номинирована как "Лучший доклад". В статье исследуется влияние изменчивости демонстраций на точность распознавания жестового языка и алфавита. 2. Статья "A Comparison of the Effectiveness Architectures LSTM1024 and 2DCNN for Continuous Sign Language Recognition Process" была опубликована в сборнике CMIS-2024 CEUR Workshop Proceedings, который входит в базу Scopus. В работе проведено сравнение эффективности архитектур LSTM1024 и 2DCNN для распознавания непрерывных жестов казахского жестового языка. 3. Статья "Combined-adaptive image preprocessing method based on noise detection" готовится к публикации в журнале International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) с процентилем 65. В статье предложен адаптивный метод обработки изображений для повышения точности систем распознавания жестов за счет устранения различных типов шумов. 4. Для формирования базы казахского жестового языка было выявлено 2000 основных слов, для которых подготовлены видеоматериалы.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 1. "Impact of Demonstration Variability on Deep Neural Network Performance in Sign Language Recognition" мақаласы International Conference on Recent Innovations in Engineering and Technology (ICRJET-2024) конференциясында ұсынылып, "Үздік баяндама" номинациясына ие болды. Мақалада өзгергіш демонстрациялардың қолтаңба тілі мен алфавитін тану дәлдігіне әсері зерттелді. 2. "A Comparison of the Effectiveness Architectures LSTM1024 and 2DCNN for Continuous Sign Language Recognition Process" мақаласы CMIS-2024 CEUR Workshop Proceedings жинағында жарияланып, Scopus базасына енді. Мақалада LSTM1024 және 2DCNN архитектураларының тиімділігі салыстырылды. 3. "Combined-adaptive image preprocessing method based on noise detection" мақаласы International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) журналында жариялануы күтілуде, журналдың процентилі 65. Мақалада бейнелерді өңдеудің бейімделген әдісі арқылы қимылдарды тану жүйелерінің дәлдігін арттыру тәсілі ұсынылды. 4. Қазақ ым тілінің базасын қалыптастыру үшін 2000 негізгі сөз анықталды және оларды сипаттайтын бейнематериалдар әзірленді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : -

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : -

Level of implementation (in Russian) : Результаты проекта могут быть использованы в образовательных учреждениях для обучения казахскому жестовому языку, а также в работе переводчиков и специалистов, работающих с людьми с нарушением слуха. Созданный ресурс адаптирован для мобильных устройств, что обеспечивает его доступность для широкой аудитории.

Level of implementation (in Kazakh) : Жобаның нәтижелері қазақ ым-ишара тілін оқытуда білім беру мекемелерінде, сондай-ақ есту қабілеті бұзылған адамдармен жұмыс істейтін аудармашылар мен мамандардың қызметінде пайдаланылуы мүмкін. Құрылған ресурс мобильді құрылғыларға бейімделген, бұл оның кең аудиторияға қолжетімділігін қамтамасыз етеді.

Efficiency (in Russian) : Результаты проекта способствуют популяризации и стандартизации казахского жестового языка. Разработанные технологии и модели могут быть применены в научных исследованиях, образовательных процессах и при создании мультимодальных систем автоматического перевода.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның нәтижелері қазақ ым-ишара тілін танымал етуге және стандарттауға ықпал етеді. Әзірленген технологиялар мен модельдер ғылыми зерттеулерде, білім беру үдерістерінде және ым-ишара тілінің автоматты аудармасының мультимодальды жүйелерін құру кезінде қолданылуы мүмкін.

Field of application (in Russian) : образование (детские сады, школы, колледжы, универсвитеты), государствтвенные и частные объекты который имеют социальную значимость (государственные учреждения, цоны, больницы, поликлиники, акиматы, полицейские участки, суды, гипермаркеты, МСБ) , физические лица (родители и родственники глухонемых)

Field of application (in Kazakh) : білім беру (балабақшалар, мектептер, колледждер, университеттер), әлеуметтік маңызы бар мемлекеттік және жеке меншік объектілер (мемлекеттік мекемелер, әлеуметтік орталықтар, ауруханалар, емханалар, әкімдіктер, полиция бөлімшелері, соттар, гипермаркеттер, ШОБ), жеке тұлғалар (саңыраулар мен мылқаулардың ата-аналары мен туыстары)