Žestu atpazīšanas sistēmas realizācija Android lietotnē - Brujevs, Dmitrijs (Latvijas Universitāte, 2019)
Darbā apskatīta ideja vienkāršot lietojumprogrammas palaišanu, bez meklēšanas ar žestu palīdzību. Darbā tiek apskatītas dažas žestu apatzīšanās metodes, īpašu uzmanību pievēršot dziļajiem neironu tīkliem. Lai žestu iemācītos no dažiem paraugiem ir realizēta datu papildināšana ar daudziem pārveidotiem žestu variantiem. Tika veikti eksperimenti labāko tīkla parametru atrašanai. Praktiski realizēta Android lietojumprogramma, kas ļauj atpazīt žestus, un spēj uz tālruņa, bez interneta lietošanas, apmācīt modeli uz jauniem, lietotāja definētiem žestiem. Darba mērķi ir: ● izveidot papildus mehānismu viedtālruņa vadībai; ● labāku neironu tīklu meklēšana apmācot atpazīt jaunus žestus.

This thesis covers the task of simplifying finding and launching applications in a mobile devices. The work describes multiple methods for gesture recognition, with a focus on deep neural networks. In order to learn a gesture from a few examples, a data augmentation process is implemented. Experiments were performed to identify the best network hyperparameters. The solution was implemented as an Android application that can recognize gestures and perform training for new user defined gestures locally on the phone without Internet access. The main objectives of the work are: ● Creating an additional mechanism to control the smartphone ● Finding the best neural network for learning discernments of new gesture
Implementation of gesture recognition in an Android application
Keywords: Datorzinātne; Android; lietojumprogramma; neironu tīkli; LSTM; klasifikatoru apmācība