Práca sa venuje rozpoznávaniu statických gest rúk v reálnom čase. Využitím polohy ruky na obrazovke v kombinácií s rozpoznaným gestom sa nám podarilo plne nahradiť myšku zariadenia. Vytvorený program je naprogramovaný v jazyku Python. Prácu môžeme rozdeliť na tri časti a to rozpoznávanie ruky od pozadia, tréning a testovanie rozpoznávacieho algoritmu a ovládanie zariadenia v reálnom čase. V prvej časti je potrebné pomocou web kamery zachytiť ruku užívateľa nehladiac na to čo sa nachádza v jej pozadí. Preto sme vybrali prístup, kde program zaznamená aktuálne pozadie a odfiltruje ho. Každý ďalší objekt, ktorý sa dostane do tohto prostredia bude vedieť konkrétne zaznamenať. V našom prípade to bude ruka. Pomocou takéhoto spôsobu si vytvoríme databázu obrázkov. Ruka bude znázorňovať rozličné gestá v rôznych polohách a vzdialenostiach od kamery. Pre rozoznávanie gest použijeme algoritmus strojového učenia a to konkrétne konvolučné neurónové siete (CNN). CNN sú známe ako trieda neurónových sietí používaných ako nástroj počítačového videnia v oblastiach ako rozpoznávanie obrazu a klasifikácia. Implementácia konvolučných neurónových sietí je realizovaná pomocou modulov Keras a TensorFlow. Budeme porovnávať jednotlivé siete, ktoré sme natrénovali. Pozrieme sa na grafy z priebehu tréningu týchto sietí. Vytvoríme pravdivostné matice, ktorými detailne porovnáme výkon sietí. Pozrieme sa aj na to, ako vplýva zmena svetelnej jasnosti gesta na presnosť predikcie. V poslednej časti sa pokúsime predikciu z CNN previesť na akčný zásah do zariadenia. Akonáhle CNN dané gesto rozozná, vyšle príkaz do systému. Takýmto spôsobom sa pokúsime hrať hru Tetris a nahradiť myšku zariadenia. Okrem gest, snímame aj polohu ruky, čím vieme zabezpečiť pohyb kurzora po obrazovke.