Красноярск: пробки 5
-18
$ 64.02
70.85
Новосибирский программист с нарушением слуха создал автоматического переводчика жестов на звуковой язык

Новосибирский программист с нарушением слуха создал автоматического переводчика жестов на звуковой язык

2019-09-06

Для автора разработки русский жестовый язык (РЖЯ) — родной. Он и его семья — глухие. Алексей не слышит с детства, но это не помешало ему стать экспертом в программировании. Целеустремленность и математические способности помогли Алексею Приходько не только получить высшее образование в НГТУ НЭТИ и стать одним из самых успешных аспирантов университета, но и пройти стажировку в Германии по приглашению Гамбургского университета, одержать победу на хакатоне федерального проекта «Россия — страна возможностей», получить грант фонда Владимира Потанина, а также выступить в роли спикера на IT-конференции в Мюнхене и разработать прототип компьютерного переводчика РЖЯ.

Сейчас выпускник НГТУ НЭТИ Алексей Приходько — единственный в мире программист и эксперт по разработке системы для перевода РЖЯ.

«Я — исполнитель, я же — и разработчик. Представьте, если бы я занимался пианино, я не смог бы ремонтировать его, настраивать, потому что я его не слышу. То же самое и человек, который не знает жестового языка. Технически ему очень сложно работать над этим, потому что он не может учитывать всю специфику этой лингвистики», — утверждает Алексей Приходько.

Основная функция программы, над которой работает Алексей, — перевод. Система работает по аналогии с мозгом человека. При помощи камеры программа распознает картинку и фиксирует жесты, изображение переводит в модели и обрабатывает внутри системы, сопоставляя их с данными в нейронной сети, после чего компьютер выводит на монитор уже соответствующий жестам перевод.

pic_history_NSTU_1567742641.jpg

Помимо встроенной функции переводчика система способна управлять компьютером при помощи жестов. Движениями рук можно настроить громкость, яркость и управлять курсором на экране без помощи мыши.

По словам Алексея Приходько, сегодня существует много компаний, которые утверждают, что смогли создать готовый переводчик для глухих, они рекламируют его и уже даже продают.

«Savvy Motion, Kinect Sign Language Translator в Microsoft Research и другие крупные компании до сих пор не смогли реализовать полностью эту задачу перевода с жестового языка на звуковой язык, поэтому качество работы таких приложений оставляет желать лучшего», — поделился он.

Проблема в разработке хорошего переводчика связана с главной особенностью жестового языка — его грамматикой. Именно поэтому сегодня ни одна программа не способна заменить живых переводчиков. Дело в том, что перевод напрямую зависит не только от конфигурации и ориентации рук, но и от их движения, месторасположения и так называемого лингвистами немануального компонента жестов (выражение лица, движение губ и другие знаки артикуляции).

«С письменного языка на жестовый переводить не сложно. Технически тяжело распознать жесты и их перевести. Все зависит еще от того, какая камера и какие датчики. Существует два способа распознавания жестов при помощи техники: безмаркерный и маркерный. Маркерная система — это когда у человека надеты специальные перчатки, приборы на запястья, браслеты и современные агрегаты, которые учитывают движение мышц и точки на корпусе человека. Я пошел сложным путем, который не требует больших затрат на специальное оборудование для создания программы с маркерной системой. Моя программа безмаркерным методом распознает человека и его жесты при помощи камер», — комментирует Алексей Приходько.

Безмаркерная система, которую использует в системе Алексей, при помощи специальных камер накладывает виртуальную «сетку» на получаемое изображение. На этой «сетке» программные алгоритмы находят опорные точки, по которым определяются жесты. Далее система обрабатывает данные и после воспроизводит заданные действия: перевод или управление.

«Если модель определяет, например, что пальцы раскрыты — буква В, если пальцы собраны — О. Согнулся локоть или нет. В зависимости от этого формируется некая математическая модель, которая создается из скелетной модели. И соответственно каждым числам из этой модели присваивается система координат, и на экране мы видим, какой это жест», — рассказал Алексей Приходько.

pic_history_NSTU_1567742628.jpg

Сейчас прототип переводит на уровне азбуки глухих. К защите кандидатской Алексей планирует обучить систему другим компонентам грамматики РЖЯ, чтобы в последующем довести программу уже до готового продукта для широкого использования среди глухих.

По словам заведующей лабораторией отдела специальных технологий обучения и реабилитации ИСТР Ольги Вариновой, разработка Алексея будет необходима не только для глухих, но и для обучения будущих переводчиков РЖЯ.

«Сегодня есть острая нужда в таком переводчике. Словари с русского языка на русский жестовый есть, но с РЖЯ на русский — нет. Некоторые задания студенты выполняют с огромным трудом, если среди их знакомых нет глухих, которые бы могли проконсультировать и помочь. Поэтому мы так рассчитываем на разработку Алексея», — комментирует она.

Помимо переводчика РЖЯ, Алексей Приходько работает и над другими проектами. В начале июля 2019 года проект «Жестовый интерфейс» принес победу программисту и его команде на конкурсе «Цифровой прорыв» федерального проекта «Россия — страна возможностей». За 36 часов команда единомышленников разработала проект для обучения глухих на РЖЯ и попала в число потенциальных участников финала всероссийского конкурса разработчиков.

Проект «Жестовый интерфейс» участвовал в конкурсе «Цифровой прорыв», а проект «Математика в тишине» в другом конкурсе, в летней школе — 2017 Потанина.

В настоящее время Алексей Приходько ищет инвесторов, которые захотят участвовать в проекте по разработке переводчика РЖЯ.

«Я бы смог доработать прототип до конечного продукта за 1—2 года, если бы кто-то готов был инвестировать. Мне не хватает сейчас ресурсов на работу над системой и кандидатской диссертацией (денежные расходы на патент, защиту и консультацию, переводчик РЖЯ)», — рассказал Алексей.

Для справки: В 2013 году Алексей Приходько окончил бакалавриат на АВТФ-ИСТР НГТУ НЭТИ по специальности «Информатика и вычислительная техника». В 2015 году он получил степень магистра на факультете автоматики и вычислительной техники (АВТФ) НГТУ НЭТИ, в августе 2019 года окончил аспирантуру на кафедре автоматизированных систем управления (АСУ) университета.


Алина Рунц

Фото: пресс-служба НГТУ

Возврат к списку

Загрузка...

Материалы по теме:

Реклама от YouDo
Услуги на YouDo: шумоизоляция авто Самара тут.
Ремонт перетяжка салонов, полное описание.
Объявление: частные массажистки Уфа - лучшие цены тут.