В данной работе был проведен обзор и сравнительный анализ современных подходов для отслеживания жестов рук человека в реальном времени на изображении с камеры при помощи нейронных сетей. Продемонстрирован процесс сбора собственного набора данных и его аугментации для обучения сверточной нейронной сети, а также сам процесс обучения. На основе полученных моделей разработано приложение для интерактивных презентаций с возможностью переключения слайдов и выделения нужных областей при помощи жестов рук. Также в приложении есть режим рисования с возможностью смены цвета кисти, а также изменения масштаба и положения виртуального холста. Произведено сравнение полученных моделей на предмет сложности обучения, скорости работы (количество кадров в секунду), удобства использования и вычислительных мощностей, необходимых для их работы.

In this paper, a review and comparative analysis of modern approaches for tracking human hand gestures in real time on a camera image using neural networks was carried out. The process of collecting your own dataset and its augmentation for training a convolutional neural network, as well as the learning process itself, is demonstrated. Based on the obtained models, an application was developed for interactive presentations with the ability to switch slides and highlight the desired areas using hand gestures. The application also has a drawing mode with the ability to change the brush color, as well as change the scale and position of the virtual canvas. Comparison of the obtained models is made for the complexity of training, speed of work (number of frames per second), ease of use and computing power required for their work.