التعرّف على أبجدية لغة الإشارة العربية باستخدام التعلم العميق

تم تطوير نظام تصنيف صور يعتمد على التعلم العميق للتعرّف على حركات أبجدية لغة الإشارة العربية باستخدام بنية تصنيف YOLOv8.

شمل المشروع بناء خط تدريب متكامل يتضمن معالجة البيانات المسبقة، تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق، تطبيق تقنيات متقدمة لزيادة البيانات (Data Augmentation)، واستخدام أسلوب نقل التعلم من خلال نموذج YOLOv8s-cls المُدرَّب مسبقًا.

تم تدريب النظام على مجموعة بيانات متعددة الفئات تحتوي على 31 فئة مختلفة من إشارات اليد باللغة العربية بصيغة صور RGB، وتم تحسين أداء النموذج باستخدام خوارزمية AdamW، وتقنية الإيقاف المبكر (Early Stopping)، بالإضافة إلى استراتيجيات موسعة لزيادة البيانات بهدف تحسين قدرة النموذج على التعميم.