Signify – Real-Time Sign Language Recognition System

طورت ضمن فريق Signify نظامًا للتعرف على إشارات اليد في الوقت الفعلي باستخدام Computer Vision وDeep Learning.

يعتمد النظام على اكتشاف اليد واستخراج Hand Landmarks باستخدام MediaPipe، ثم تصنيف الإشارات باستخدام نموذج TensorFlow/Keras.

مميزات المشروع:

• اكتشاف اليد وتتبع معالمها باستخدام MediaPipe.

• تصنيف إشارات الحروف الأبجدية بلغة الإشارة الأمريكية ASL، إلى جانب 3 إيماءات للتحكم.

• تثبيت التنبؤات لتقليل التغيرات غير المستقرة.

• تجميع الإشارات المتتابعة في نص وإتاحة تحويل النص إلى صوت.

النتائج:

• Test Accuracy: 93.55%

• Macro F1-Score: 0.9087

• Weighted F1-Score: 0.9349

التقنيات المستخدمة: Python, OpenCV, MediaPipe, TensorFlow, Keras, Computer Vision, Deep Learning.

المشروع نموذج للتعرف على إشارات محددة، وليس نظام ترجمة كاملًا للغة الإشارة.