نظام رؤية حاسوبية للتعرف على لغة الإشارة (Sign Language Recognition)

تطوير نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يعتمد على الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لتصنيف صور لغة الإشارة وتحويلها إلى أحرف أبجدية. يهدف المشروع إلى تسهيل التواصل مع فئة الصم والبكم من خلال تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).أبرز ما تم تنفيذه في المشروع:معالجة الصور (Image Preprocessing):تحويل الصور من تنسيق 784 بكسل (Flat) إلى أبعاد $28 \times 28$ بكسل لتناسب مدخلات الشبكة العصبية.تقييس البيانات (Normalization) لضمان سرعة واستقرار تدريب النموذج.استخدام تقنية ImageDataGenerator لعمل "توسيع للبيانات" (Data Augmentation) مثل التدوير والتقريب، مما يجعل النموذج أكثر مرونة في التعرف على الصور في ظروف مختلفة.هيكلة النموذج (Architecture):بناء نموذج CNN متعدد الطبقات يتضمن:طبقات Convolutional لاستخراج الميزات الحركية لليد.طبقات MaxPooling لتقليل الأبعاد والحفاظ على أهم الخصائص.طبقات Dropout لمنع التعلم الزائد (Overfitting).الأداء والتقييم:تدريب النموذج على مجموعة بيانات "Sign Language MNIST" التي تغطي كافة الأحرف الأبجدية.الوصول إلى دقة تصنيف عالية تم التحقق منها عبر مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) وتقرير التصنيف (Classification Report).التقنيات المستخدمة:الإطار البرمجي: TensorFlow / Kerasالمكتبات: OpenCV, NumPy, Matplotlib, Scikit-learnنوع النموذج: Deep Learning (CNN)إنشاء صورة مصغرة (Thumbnail) للمشروعسأقوم الآن بإنشاء صورة احترافية تجمع بين مفهوم الذكاء الاصطناعي وإيماءات اليد الخاصة بلغة الإشارة.{NOTE: This image was generated with Google AI}إليك صورة مصغرة احترافية صممتها خصيصاً لمشروع لغة الإشارة، تعكس الجانب التقني (الشبكات العصبية) والجانب التطبيقي (حركات اليد):{NOTE: This image was generated with Google AI}إليك وصف المشروع الثالث المتعلق بالتعرف على لغة الإشارة (Sign Language) بصياغة احترافية، مع توضيح للمراحل التقنية التي مر بها المشروع ليناسب عرضك على منصة مستقل.عنوان المشروع: نظام ذكاء اصطناعي للتعرف على لغة الإشارة (Sign Language AI)وصف المشروع:مشروع رؤية حاسوبية (Computer Vision) يهدف إلى سد فجوة التواصل مع فئة الصم والبكم. يعتمد النظام على شبكة عصبية التافافية (CNN) تم تدريبها لتصنيف إيماءات اليد وتحويلها إلى أحرف نصية مقابلة بدقة عالية، مما يوفر حلاً تقنياً مبتكراً للترجمة الفورية للغة الإشارة.الخطوات الفنية المنفذة:إعداد ومعالجة الصور:التعامل مع بيانات Sign Language MNIST وإعادة تشكيلها (Reshaping) لتصبح بأبعاد $28 \times 28$ بكسل.تنفيذ تقنيات Data Augmentation (مثل التدوير، تغيير الحجم، وإضافة الضجيج) لزيادة قدرة النموذج على التعرف على الإيماءات في ظروف إضاءة وخلفيات مختلفة.تصميم الشبكة العصبية (CNN Architecture):بناء نموذج يتكون من عدة طبقات تلاففية لاستخراج الملامح الهيكلية لليد.دمج طبقات BatchNormalization و Dropout لتحسين سرعة التعلم ومنع مشكلة "التعلم الزائد" لضمان أداء مستقر على البيانات الجديدة.التقييم والاختبار:توليد تقارير تصنيف شاملة (Classification Report) توضح دقة النموذج لكل حرف على حدة.استخدام مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) لتحديد الحالات التي قد يختلط فيها الأمر على النموذج (مثل الأحرف المتشابهة في الشكل) وتحسينها.التقنيات المستخدمة:اللغات: Pythonالمكتبات: TensorFlow, Keras, OpenCV, Matplotlibالمنهجية: Deep Learning / Computer Vision