Автоматическое распознавание жестовой речи является важной задачей обеспечения доступной коммуникации с людьми, имеющими нарушения слуха. В работе рассматривается проблема распознавания жестов русской жестовой речи при большом числе классов и требованиях к работе в режиме реального времени. Предложен метод на основе скелетного представления и предобученной архитектуры EfficientNet. Видеоданные преобразуются в последовательности координат ключевых точек и формируются в виде псевдоизображения. На объединённом корпусе SLOVO и BUKVA (23 944 видео, 1001 класс) достигнута точность более 80 %, что подтверждает применимость подхода в системах автоматического перевода РЖЯ.

Костюк А.Д. (науч. рук. Штенников Д.Г.) Метод распознавания русской жестовой речи для систем автоматического перевода в реальном времени // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16354