В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensors " в которой подробно рассмотрена задача классификации человеческих жестов заснятых на сверхширокополосный радар при помощи свёрточной нейронной сети. Авторы оригинальной статьи выложили весь датасет собранный ими в открытый доступ, благодаря чему у меня появилась возможность воспроизвести их результат, а так же превзойти его применив архитектуры рекуррентных нейронных сетей и трансформеров.

Оригинальная статья:
https://www.researchgate.net/publication/350811193_UWB-gestures_a_public_dataset_of_dynamic_hand_gestures_acquired_using_impulse_radar_sensors https://www.nature.com/articles/s41597-021-00876-0
Данные:
https://figshare.com/articles/dataset/A_Public_Dataset_of_Dynamic_Hand-gestures_Acquired_using_Impulse-radar_sensors_/12652592
Мой GitHub с кодом:
https://github.com/DenissStepanjuk/UWB-Gestures-classification-with-Neural-Networks

Ас-саляму алейкум, братья!

Думаю многие в своей жизни хотели разобраться с тем как при помощи программного кода обрабатывать изображения и видео. Применений у этого навыка бессчётное количество, у кого на что фантазии хватит. Можно начать с автоматической коррекции огромного числа фотографий, а закончить deep fake видео с участием " Олега Тинькова ".

Какой же инструмент для этого применить, да если ещё учесть что вы закоренелый джавист? Думаю лучшим инструментом в этом случае будет библиотека OpenCV. Исходя из всего вышеперечисленного представляю вам серию видеороликов в которых Я подробно расскажу вам о том как установить библиотеку OpenCV, её функционале и работе с изображением и видео на языке Java.