?
Russian Sign Language Dactyl Recognition
P. 726–729.
In this paper, we compare several real-time sign language dactyl recognition systems and present a new model based on deep convolutional neural networks. These systems are able to recognize Russian alphabet letters presented as static signs in Russian Sign language used by people from deaf community. In such an approach, we recognize words from Russian natural language presented by consequent hand gestures of each letter. We evaluate our approach on Russian (RSL) sign language, for which we collect our own dataset and evaluate dactyl recognition.
В книге
NY: IEEE, 2019.
В статье рассмотрена задача обучения распознаванию эмоций по фотографиям. Был осуществлен обзор и анализ отечественных и зарубежных работ ученых, занимающихся проблемой эмоционального интеллекта. Рассмотрены его формирование, влияние на деятельность человека и существующие варианты его структуры, а также выделены общие черты в понимании эмоционального интеллекта. Эмоциональный интеллект понимается как система умственных способностей, позволяющая идентифицировать, управлять своими ...
Добавлено: 9 апреля 2026 г.
Виноградова В. Л., Голецкая М. Н., В кн.: Альманах "Исследуя сообщество глухих: 2".: V-A-C Press, 2025.
В статье рассматриваются современные средства описания языковых профилей носителей жестовых языков. Они могут использоваться в тех областях науки, где ученые ставят перед собой цель оценить отдельные аспекты языкового опыта (например, возраст усвоения или уровень владения языком). Здесь мы рассмотрим широко используемые способы описания языковых профилей в популяциях с высоким уровнем владения двумя или несколькими языками ...
Добавлено: 15 декабря 2025 г.
Большаков Н. В., Колесников В. В., В кн.: Альманах «Исследуя сообщество глухих: 1». [Материалы междисциплинарной конференции «Что значит быть глухим? Новые вызовы для сообщества», Дом культуры «ГЭС-2», Международная лаборатория исследований социальной интеграции Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», май 2023 года].: М.: V–A–С Press, 2024. С. 14–26.
Современные исследования, посвященные глухим и слабослыша- щим людям, а также глухоте в целом, в западных странах принято рассматривать в рамках такого междисциплинарного направле- ния, как Deaf Studies, появившегося во второй половине XX века. На русский язык перевести название этого направления наиболее корректно можно как «исследования сообщества глухих» в широком смысле: охватываются не только глухие и слабослышащие ...
Добавлено: 6 июня 2024 г.
Большаков Н. В., Макаркин М., Меренкова В. и др., В кн.: Альманах «Исследуя сообщество глухих: 1». [Материалы междисциплинарной конференции «Что значит быть глухим? Новые вызовы для сообщества», Дом культуры «ГЭС-2», Международная лаборатория исследований социальной интеграции Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», май 2023 года].: М.: V–A–С Press, 2024. С. 235–254.
В зарубежных исследованиях освещались социальные феномены общения глухих пользователей в онлайне — с возможностью скрывать свою глухоту, заводить
в интернете больше «слабых связей» и получать больше информации. В России проводились исследования, выявляющие популярность тех или иных социальных сетей и мессенджеров, предпочтительный способ коммуникации в группах и сообществах для глухих. Наше исследование посвящено анализу опыта использования русского ...
Добавлено: 6 июня 2024 г.
Kimmelman V., Комарова А. А., Лучкова Л. К. и др., Frontiers in Psychology 2022 Vol. 12 Article 740734
Добавлено: 7 сентября 2023 г.
Depth estimation has been an essential task for many computer vision applications, especially in autonomous driving, where safety is paramount. Depth can be estimated not only with traditional supervised learning but also via a self-supervised approach that relies on camera motion and does not require ground truth depth maps. Recently, major improvements have been introduced ...
Добавлено: 1 февраля 2022 г.
Krinitskiy M., Alexandrova M., Вереземская П. С. и др., Remote Sensing 2021 Vol. 13 No. 2 Article 326
Добавлено: 24 сентября 2021 г.
Dmitrii Maslov, Макаров И. А., , in: Advances in Computational Intelligence: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part I* 1. Vol. 12861.: Springer, 2021. Ch. 38 P. 456–467.
In this paper, we study depth reconstruction via RGB-based, Sparse-Depth, and RGBd approaches. We showed that combination of RGB and Sparse Depth approach in RGBd scenario provides the best results. We also proved that the models performance can be further tuned via proper selection of architecture blocks and number of depth points guiding RGB-to-depth reconstruction. ...
Добавлено: 1 сентября 2021 г.
Kudriavtseva P., Kashkinov M., Kertész-Farkas A., Journal of Proteome Research 2021 Vol. 20 No. 10 P. 4708–4717
Spectrum annotation is a challenging task due to the presence of unexpected peptide fragmentation ions as well as the inaccuracy of the detectors of the spectrometers. We present a deep convolutional neural network, called Slider, which learns an optimal feature extraction in its kernels for scoring mass spectrometry (MS)/MS spectra to increase the number of ...
Добавлено: 30 августа 2021 г.
Макаров И. А., Nikolay Veldyaykin, Maxim Chertkov и др., , in: Proceedings of the 12th ACM International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments (PETRA '19).: NY: ACM, 2019. P. 204–210.
Добавлено: 10 июля 2021 г.
Савченко А. В., , in: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020).: Piscataway: IEEE, 2020. P. 1–8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.