مترجم لغة الإشارة بالذكاء الاصطناعي

نظام ذكي لتحويل لغة الإشارة إلى نص والعكس باستخدام تقنيات التعلم العميق.

تم بناء نموذج Transformer لاستخراج الخصائص الحركية من الفيديو

استخدام MediaPipe لاستخراج 540 نقطة هيكلية لكل إطار

تحقيق دقة 95% على بيانات ASL

تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Gradio

تحسين سرعة الاستجابة لأقل من ثانيتين

التقنيات المستخدمة: Python – TensorFlow – OpenCV – MediaPipe – NLP – Transformers