تطبيق نظام التعرف على لغة الاشارة

نظام التعرف على لغة الإشارة باستخدام الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق.

الميزات

الكشف الفوري عن الإشارات باستخدام MediaPipe

تصنيف قائم على الشبكات العصبية (دقة 97.41%)

تم التدريب على مجموعة بيانات للغة اللإشارة

التقنيات:

Python، TensorFlow، OpenCV، MediaPipeJupyter Notebooks

الهيكل:

Model/ - يحتوي على ملفات النموذج المدرب

app.py - تطبيق الكشف المباشر

keypoint_classification.ipynb - نص برمجي للتدريب

الترخيص

هذا المشروع مرخص بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - راجع ملف LICENSE لمزيد من التفاصيل.

هذا مشروع تخرجي - نظام للتعرف الفوري على لغة الإشارة العربية باستخدام الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق.

الميزات: كشف الإشارات في الوقت الفعلي باستخدام تصنيف MediaPipe NN (دقة 97.41%). مُدرَّب على مجموعة بيانات ArSL مُخصَّصة. التقنيات: Python، TensorFlow، OpenCV، MediaPipe. Jupyter Notebooks. Structure Model/ - يحتوي على ملفات النموذج المُدرَّب. app.py - تطبيق الكشف المباشر. keypoint_classification.ipynb - نص برمجي للتدريب.

الترخيص: هذا المشروع مُرخَّص بموجب ترخيص MIT - يُرجى الاطلاع على ملف LICENSE لمزيد من التفاصيل.

المؤلف: عبد الرحمن هجرس

GitHub: https://github.com/Abdulr...

المهارات: إدارة المشاريع · حل المشكلات · الشبكات العصبية الاصطناعية