Sembolleri ve sayıları tanıma için hareket öğrenen makine

Sembolleri ve Sayıları Tanıma için Hareket Öğrenen Makine El hareketi tanıma (Hand Gesture Recognition-HGR) son yıllarda daha büyük ve güçlü bir şekilde dikkat kazanan bir sistemdir. Bunun nedeni, kullanışlı uygulamaları ve insan bilgisayar etkileşimi (Human Computer Interaction-HCI) kavramına dayanarak makine ile etkin bir şekilde iletişime geçebilmesidir. Bu tez, bir yazılım aracı kullanarak HGR sistemi için bir yaklaşım sunmaktadır. Geliştirilen sistem, gerçek zamanlı görüntüyü bir girdi olarak okur ve bunu el işaretlerinin eğitim seti örnekleriyle karşılaştırır. Bu yaklaşımda, eşik bölgelerinin tespiti için deri algılama tekniği kullanılmıştır ve kullanılan el hareketleri ve tanıma işlemi için k-En Yakın Komşu (k-NN), Naive Bayes (NB) ve Destek Vektör Makinesi (SVM) olmak üzere üç makine öğrenmesi metodu kullanılmıştır. Kullanılan el hareketleri Irak işaret dilinde kullanılan sayı ve sembolleri tanımak için derinlik algılayıcısı olan bir Kinect kamera kullanarak alınmıştır. Bu tezde sunulan sonuçlar, özel ihtiyaçları olan bireylerle normal bireyler arasındaki iletişimin iyileştirilmesinde gerçekleştirilmiştir. Buna ek olarak, sunulan çalışma farklı ülkelerdeki işaret dillerinin manasını anlamak için araç olarak kullanılabilir. Anahtar Kelimeler: El Hareketleri, İnsan Bilgisayar Etkileşimi, Kinect, K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, İşaret Dili, Destek Vektör Makineleri