| Inventory number | IRN | Number of state registration |
|---|---|---|
| 0225РК01023 | AP19175452-OT-25 | 0123РК00072 |
| Document type | Terms of distribution | Availability of implementation |
| Заключительный | Gratis | Number of implementation: 0 Not implemented |
| Publications | ||
| Native publications: 0 | ||
| International publications: 2 | Publications Web of science: 1 | Publications Scopus: 2 |
| Number of books | Appendicies | Sources |
| 1 | 2 | 88 |
| Total number of pages | Patents | Illustrations |
| 70 | 0 | 24 |
| Amount of funding | Code of the program | Table |
| 7826880 | AP19175452 | 8 |
| Name of work | ||
| Разработка новых моделей и методов автоматического сурдоперевода казахского жестового языка | ||
| Report title | ||
| Type of work | Source of funding | The product offerred for implementation |
| Fundamental | Метод, способ | |
| Report authors | ||
| Амангелді Нұрзада , Кудубаева Сауле Альжановна , | ||
|
0
0
0
0
|
||
| Customer | МНВО РК | |
| Information on the executing organization | ||
| Short name of the ministry (establishment) | МНВО РК | |
| Full name of the service recipient | ||
| Некоммерческое акционерное общество "Евразийский Национальный университет имени Л.Н. Гумилева" | ||
| Abbreviated name of the service recipient | НАО "ЕНУ им.Л.Н.Гумилева" | |
| Abstract | ||
|
Қазақ ым тілі (тану, генерация) Казахский жестовый язык (распознавание, генерация). Қазақ ым тілінің элементтерін автоматты тану дәлдігін арттыруға мүмкіндік беретін модельдерді, әдістерді, алгоритмдерді және программалық өнімді ұсыну. Представление моделей, методов, алгоритмов и программных обеспечении позволяющих повысить точность автоматического распознавания элементов казахского жестового языка. Жұмыста қойылған міндеттерді шешу үшін машиналық оқыту әдістері, кескіндерді өңдеу әдістері және объектілерді тану, кескіндерді өңдеу әдістері қолданылды. Для решения поставленных задач в работе были использованы методы машинного обучения, методы обработки изображений и распознавание объектов, методы предобработки изображений. Разработан мультимодальный подход, объединяющий пространственные и артикуляционные признаки с учетом структурных особенностей казахского языка жестов; предложен комбинированный адаптивный метод предварительной обработки изображений, основанный на обнаружении шума в данных; адаптирован алгоритм распознавания языка жестов на основе сети LSTM1024, что позволило эффективно обучать временные зависимости и динамические движения; реализован метод CSLR (Continuous Sign Language Recognition), обеспечивающий распознавание непрерывных жестов по последовательностям кадров. Қазақ ым тілінің құрылымдық ерекшеліктерін ескере отырып, кеңістіктік және артикуляциялық белгілерді біріктіретін мультимодальды тәсіл қалыптастырылды; деректер жиынындағы шуды анықтауға негізделген біріктірілген бейімделгіш кескіндерді алдын ала өңдеу әдісі ұсынылды; LSTM1024 желісіне негізделген ым тілін тану алгоритмі бейімделіп, уақытша тәуелділіктер мен динамикалық қимылдарды тиімді үйренуге мүмкіндік берді; CSLR (Continuous Sign Language Recognition) әдісі үздіксіз қимылдарды кадрлық тізбектер бойынша тануды қамтамасыз етті - - 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. 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. 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. 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. 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) 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) |
||
| UDC indices | ||
| 004.89 | ||
| International classifier codes | ||
| 28.23.15; 28.23.29; | ||
| Readiness of the development for implementation | ||
| Key words in Russian | ||
| человеко-машинный интерфейс; сурдоперевод; мультимодальный жестовый корпус; обработка изображений; распознавание образов; предварительная обработка изображений; машинное обучение; калькулирующая жестовая речь; | ||
| Key words in Kazakh | ||
| адами-машиналық интерфейс; сурдоаударма; мультимодальды ым корпусы; суретті өңдеу; бейнені тану; суретті алдын ала өңдеу; машиналық оқыту; калькуляцияланатын ым тілі; | ||
| Head of the organization | Сыдыков Ерлан Батташевич | доктор исторических наук / Профессор |
| Head of work | Амангелді Нұрзада | Phd / магистр |
| Native executive in charge | ||