Staff View: Una eficiente implementación en FPGA del reconocimiento de gestos de mano basado en redes neurales

Una eficiente implementación en FPGA del reconocimiento de gestos de mano basado en redes neurales

Los diferentes gestos de la mano que es un poderoso canal de comunicación entre hombre a hombre y / o hombre a máquina, transfieren gran cantidad de información en nuestra vida diaria. Por ejemplo, los lenguajes de señas son ampliamente utilizados por personas con discapacidad del habla. El reconoci...

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Bibliographic Details
Main Authors:	Abdolazimi, Ali, Molahosseini, Amir Sabbagh, Keynia, Farshid
Format:	Article
Published:	Universidad Nacional de Ingeniería 2021
Subjects:	710 Urbanismo & arte del paisaje
Online Access:	http://ribuni.uni.edu.ni/4858/1/ricardo%2C%2B13.%2BNexo.%2BOje%2Bdanesh.pdf

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spelling	48582023-02-09T00:18:17Z Una eficiente implementación en FPGA del reconocimiento de gestos de mano basado en redes neurales Abdolazimi, Ali Molahosseini, Amir Sabbagh Keynia, Farshid 710 Urbanismo & arte del paisaje Los diferentes gestos de la mano que es un poderoso canal de comunicación entre hombre a hombre y / o hombre a máquina, transfieren gran cantidad de información en nuestra vida diaria. Por ejemplo, los lenguajes de señas son ampliamente utilizados por personas con discapacidad del habla. El reconocimiento de los gestos de las manos en la imagen puede considerarse como un parámetro poderoso en la comunicación hombre-máquina. Aunque los investigadores han intentado implementar diferentes gestos con las manos en varias plataformas de hardware durante los últimos años, sus intentos se han enfrentado a muchos desafíos, incluidos los recursos restringidos de las plataformas de hardware, factores de ruido en el entorno o una precisión insuficiente de la salida en un gran número de muestras experimentales. En este trabajo se desarrolla un método óptimo y paralelizado para implementar el reconocimiento de diferentes gestos con las manos en imagen en FPGA. El método introducido utiliza una red MLP con un gran número de capas ocultas sin desperdiciar recursos de la plataforma de hardware. Los resultados que comparan el método optimizado propuesto con los métodos de última generación muestran que el método sugerido se puede implementar en la plataforma FPGA con una alta precisión de salida y menos recursos Universidad Nacional de Ingeniería 2021-06 Article PeerReviewed text http://ribuni.uni.edu.ni/4858/1/ricardo%2C%2B13.%2BNexo.%2BOje%2Bdanesh.pdf http://revistas.uni.edu.ni/index.php/Nexo Abdolazimi, Ali and Molahosseini, Amir Sabbagh and Keynia, Farshid (2021) Una eficiente implementación en FPGA del reconocimiento de gestos de mano basado en redes neurales. Nexo Revista Científica, 34 (2). pp. 807-824. ISSN 1995-9516 http://ribuni.uni.edu.ni/4858/
institution	Universidad Nacional de Ingenieria
collection	Repositorio Institucional-RIBUNI
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description	Los diferentes gestos de la mano que es un poderoso canal de comunicación entre hombre a hombre y / o hombre a máquina, transfieren gran cantidad de información en nuestra vida diaria. Por ejemplo, los lenguajes de señas son ampliamente utilizados por personas con discapacidad del habla. El reconocimiento de los gestos de las manos en la imagen puede considerarse como un parámetro poderoso en la comunicación hombre-máquina. Aunque los investigadores han intentado implementar diferentes gestos con las manos en varias plataformas de hardware durante los últimos años, sus intentos se han enfrentado a muchos desafíos, incluidos los recursos restringidos de las plataformas de hardware, factores de ruido en el entorno o una precisión insuficiente de la salida en un gran número de muestras experimentales. En este trabajo se desarrolla un método óptimo y paralelizado para implementar el reconocimiento de diferentes gestos con las manos en imagen en FPGA. El método introducido utiliza una red MLP con un gran número de capas ocultas sin desperdiciar recursos de la plataforma de hardware. Los resultados que comparan el método optimizado propuesto con los métodos de última generación muestran que el método sugerido se puede implementar en la plataforma FPGA con una alta precisión de salida y menos recursos
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