Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
Currently, there are many models of intelligent interfaces of search information systems for search using natural for the user modalities of speech, face, gestures and their recognition. In this article, on the example of the intelligent interface of the unmanned aerial vehicle, two models of user modality recognition will be studied, these are hidden markov models and bayesian network, these models will have to recognize the hand gestures of the operator of the unmanned aerial vehicle.
intelligent interface, research models, hidden markov models, bayes network, search information systems
1. Arkad'ev, A. G. Obuchenie mashiny raspoznavaniyu obrazov / A. G. Arkad'ev, E. M. Braverman. - Moskva : Nauka, 1964. - 112 s.
2. Barucha-Rid, A. T. Elementy teorii markovskih processov i ih prilozheniya / A. T. Barucha-Rid. - Moskva : Nauka, 1969. - 512 s.
3. Borisov, A. V. Metody analiza i ocenivaniya v skrytyh markovskih sistemah pri obrabotke raznorodnoy informacii: avtoref. … d-ra f.-m.. nauk: 05.13.01 / A. V. Borisov. - M., 2008. - 31 s.
4. Borisov, A. V. Analiz i ocenivanie sostoyaniy special'nyh skachkoobraznyh markovskih processov I: martingal'noe predstavlenie / A. V. Borisov // Avtomatika i telemehanika. - 2004. - T. 65, № 1. - S. 45-60.
5. Borisov, A. V. Analiz i ocenivanie sostoyaniy special'nyh skachkoobraznyh markovskih processov II: optimal'naya fil'traciya v prisutstvii vinerovskih shumov / A. V. Borisov // Avtomatika i telemehanika. - 2004. - T. 65, № 5. - S. 61-76.
6. Papageorgiu, K. Obuchaemaya sistema dlya obnaruzheniya ob'ektov / K. Papageorgiu, T. Podzhio // Computer Vision. - 2000. - T. 38, № 1. - Pp. 15-33.
7. Borisov, A. V. Minimaksnoe aposteriornoe ocenivanie v skrytyh markovskih modelyah / A. V. Borisov // Avtomatika i telemehanika. - 2007. - T. 68, № 11. - S. 31-45.
8. Vapnik, V. N. Teoriya raspoznavaniya obrazov (statisticheskie problemy obucheniya) / V. N. Vapnik, A. Ya. Chervonenkis. - Moskva : Nauka, 1974. - 416 s.
9. Tu, Dzh. Principy raspoznavaniya obrazov / Dzh. Tu, R. Gonsales. - Moskva: Mir, 1978. - 414 s.
10. Forsayt, D.A. Komp'yuternoe zrenie. Sovremennyy podhod / D.A. Forsayt, D. Pons. - Moskva : Vilyams, 2004. - 928 s.
11. Gefke, D. A. Primenenie skrytyh markovskih modeley dlya raspoznavaniya zvukovyh posledovatel'nostey / D. A. Gefke, P. M. Zacepin // Izvestiya altayskogo gosudarstvennogo universiteta. - 2012. - № 1-2 (73). - S. 72-76.
12. Shlezinger, M. Desyat' lekciy po statisticheskomu i strukturnomu raspoznavaniyu / M. Shlezinger, V. Glavach. - Kiev : Naukova dumka, 2004. - 535 s.
13. Shlezinger, M. I. Vzaimosvyaz' obucheniya i samoobucheniya v raspoznavanii obrazov / M. I. Shlezinger // Kibernetika. - 1968. - № 2. - S. 81-88
14. Su, J. Full Bayesian Network Classifiers /J. Su, H. Zhang // Proc. of the 23rd internat. conf. on Machine learning. - 2005. - Pp. 897-904.
15. Ong, S. Automatic sign language analysis: a survey and the future beyond lexical meaning / S. Ong, S. Ranganath // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2005. - Vol. 27, №6. - Pp. 873-891.
16. Serbulov, Yu. S. Mera informacii v zadachah vybora i raspredeleniya informacionnyh resursov / Yu. S. Serbulov, O. Yu. Lavlinskaya, V. V. Lavlinskiy // Inzhenernaya fizika. - 2010. - № 4. - S. 7-8.
17. Lavlinskiy, V. V. Teoreticheskie predposylki resheniya problem formirovaniya modeley i metodov vzaimodeystviya informacionnyh processov / V. V. Lavlinskiy // Modelirovanie sistem i processov. - 2013. - № 2. - S. 30-36.
18. Lavlinskiy, V. V. Teoreticheskie osnovy matematicheskogo modelirovaniya dlya opisaniya celenapravlennyh sistem / V. V. Lavlinskiy, E. A. Rogozin, S. N. Yan'shin // Vestnik Voronezhskogo instituta MVD Rossii. - 2017. - № 2. - S. 143-153.
