الفهرس 
Hand Gesture Recognition Based on Electromyographic Signal and Transfer Learning Techniques
literature ReviewOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 86 |  |  |
| | | from | 86 | | |
Abstract
يُعتبر التعرف على إيماءات اليد باستخدام الاشارة الكهربية للعضلات(EMG) من أهم التحديات في مجال تطوير واجهات الكمبيوتر البشرية الطبيعية والبديهية. إن فهم الإشارات الكهربائية التي تنشأ عن تحركات العضلات في اليد يمكن أن يسهم بشكل كبير في تمكين التفاعل الإنساني-الكمبيوتر الفعّال والسلس. عندما يكون بإمكان الأفراد التحكم في الأجهزة والتطبيقات باستخدام حركات أو إيماءات اليد، يمكن تحسين تجربة الواجهة وزيادة الإنتاجية. اعتماد تقنية التعرف على إيماءات اليد باستخدام إشارات التحفيز الكهربائي للعضلات يتيح تطبيقات متعددة في مجال الطب وتشمل هذه التطبيقات التحكم في الأطراف الصناعية وجراحة الروبوت و دعم مرضى كبار السن في حياتهم اليومية.أهداف الرسالةتهدف هذه الرسالة إلى تقديم إسهام هام في مجال التعرف على إيماءات اليد باستخدام الاشارة الكهربية للعضلات وتطوير التقنيات المستخدمة في هذا السياق. تهدف هذه الرسالة على استخدام تقنيات التعلم العميق لبناء نظام للتعرف على إيماءات اليد بناءً على إشارات الاشارة الكهربية للعضلات.سنقدم نموذجًا يستخدم فيه شبكة عصبية تكاملية(CNN) وذاكرة قصيرة الأجل طويلة الأجل(LSTM) وندمجهما في هيكل واحد يُسمى نموذج .CNN+LSTM تُستخدم الشبكة العصبية التكاملية لاستخراج الميزات ذات الصلة من الاشارة الكهربية للعضلات ، في حين يُستخدم LSTM لالتقاط الديناميات الزمنية للإيماءات. يُعتبر هذا النموذج تقنية اندماج تجمع بين مزايا كل من CNN وLSTM، ولهذا يكون تضمين العنصرين هامًا لتحسين دقة النموذج.و تتكون هذه الرسالة من ستة فصول كالتالي: الفصل الأول: يحتوي علي توضيح لمشكلة البحث و خلفية علمية عن إشارات الاشارة الكهربية للعضلات و التعرف على إيماءات اليد واهمية استخدام التعلم العميق في التعرف على إيماءات اليد و يوضح الأهداف المرجوة من هذه الدراسة و يتبعها ملخص لمحتويات كل فصل. الفصل الثاني: يحتوي علي مراجعة للتقنيات التي تم استخدامها في التعرف على إيماءات اليد. الفصل الثالث: يعرض منهجية النظام المقترحة واهمية استخدام نموذج يجمع بين شبكة عصبية تكاملية(CNN) وذاكرة قصيرة الأجل طويلة الأجل ويشرح بالتفصيل بنية النموذجين اللذين استخدما فى الرسالة.الفصل الرابع: يحتوي علي نتائج مجموعة البيانات المستخرجة من التجربة ، حيث تم عرض نتائج النموذج الأول ونتائج النموذج الثانى والمقارنة بين النموذجين من حيث مدة الاختبار والدقة وغيرها من مقاييس الأداء.ويحتوي على تحليل مقرنة مع التقنيات الأخرى المستخدمة في التعرف على ايماءات اليد باستخدام إشارات التحفيز الكهربائي للعضلات.
الفصل الخامس: يقدم عرض لأهم الإستنتاجات التي تم التوصل اليها من خلال هذة الرسالة، عن طريق تصميم نموذجين للتعرف على ايماءات اليد باستخدام إشارات الاشارة الكهربية للعضلات. كما يتضمن بعض المقترحات و التوصيات التي يمكن عملها مستقبلا ً في هذا الموضوع. قائمة المراجع: تم سرد المراجع التى إستعان بها الباحث فى إعداد الرسالة وعددها (70)مرجعآ والتى تناولت موضوع الرسالة ثم ملحق بالرسالة فيها الملخص العربى