Original title: ASL Fingerspelling Recognition Using Slow Feature Analysis
Translated title: ASL Fingerspelling Recognition Using Slow Feature Analysis
Authors: Winkler, Martin ; Hradiš, Michal (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2015
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Táto práca popisuje proces testovania slow feature analysis ako metódy, ktorá extrahuje robustné črty z komplexných obrazových dát americkej znakovej reči. Za účelom testovania bol vytvorený systém v programovacom jazyku python, ktorý zjednodušuje testovanie a ponúka bohatú škálu meniteľných parametrov aby umožnil užívateľovi rôzne testy za účelom zistenia nakoľko použiteľná je táto metóda na klasifikáciu a rozpoznávanie gest rúk. Teoretická časť predstaví slow feature analysis, diskutuje o štruktúre systému a popisuje dáta na ktorých bude metóda pozorovaná. V praktickej časti je metóda podrobená analýze úspešnosti na videných a nevidených rečníkoch, jej schopnosť adaptovať sa na vyšší počet gest a zaujímavé formátovanie dát v pokuse vylepšiť jej úspešnosť. This work describes the process of testing slow feature analysis as a method of extracting rhobust features from complex image data of american sign language. For purposes of testing a system in python is created that facilitates test runs and offers rich scale of changable specifications to allow the user run various tests in order to determine how viable the method is for classification and recognition of hand shapes. The theoretical part introduces the slow feature analysis, discusses the structure of the system and describes the dataset on which the method is to be observed. In practical part the method was subjected to performance analysis on seen and unseen speakers, its viability with higher number of gestures and some interesting input data formatting in attempt to improve the performance.
Keywords: Analýza pomalých komponentú; ASL - Americká znaková reč; hierarchická architektra; MDP - Toolkit pro modulárne spracovanie dát; singulárny rozklad; vlastné čísla a vektory; ASL - American sign language; eigenvalues and eigenvectors; hierarchical architecture; MDP - Modular toolkit for Data Processing; singular value decomposition; Slow feature analysis

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/187512

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-610431


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses