The aim of the present work is to select a suitable object classification method for the recognition of one-handed finger alphabet characters. For this purpose, a sufficiently robust dataset has been created and is included in this work. The creation of the dataset is necessary for training the convolutional neural network. Further more, a suitable topology for data classification was found. The whole work is implemented using Python and the open-source library Keras was used.

The relevance of the topic is due to the need to develop an application that facilitates the process of communication between deaf-mutes with the outside world. The purpose of the study: To develop a system for recognizing the letters of the finger alphabet of the English sign language using machine learning technologies. The object of the study is the processes of recognizing the letters of the finger alphabet of the English sign language. The subject of the research is the application of machine learning methodology and tools for recognizing the letters of the finger alphabet of the English sign language. Scientific novelty: A solution to the interpretation of sign language is proposed using a method that allows you to build whole sentences from letters. Practical significance: The work has further developed the urgent task of developing a system for recognizing the letters of the finger alphabet of the English sign language using machine learning technologies aimed at high-quality recognition of individual phrases and expressions, which makes it possible to ensure the availability of these recognition tools. / Актуальность темы обусловлена необходимостью в разработке приложения, облегчающего процесс общения глухонемых с людей с внешним миром. Цель исследования: Разработка системы распознавания букв пальцевого алфавита английского жестового языка с применением технологий машинного обучения. Объектом исследования выступают процессы распознавания букв пальцевого алфавита английского жестового языка. Предметом исследования является применение методологии и инструментария машинного обучения для распознавания букв пальцевого алфавита английского жестового языка. Научная новизна: Предложено решение интерпретации жестового языка методом, позволяющим строить из букв целые предложения. Практическая значимость: В работе получила дальнейшее развитие актуальная задача разработки системы распознавания букв пальцевого алфавита английского жестового языка с применением технологий машинного обучения, направленная на качественное распознавание отдельных фраз и выражений, позволяющая обеспечить доступность данных средств распознавания.