Wykrywanie i rozpoznawanie znaków przy użyciu CNN uczenia maszynowego

J¿zyk migowy jest podstawowym sposobem komunikacji dla spöecznöci osób nies¿ysz¿cych i niedos¿ysz¿cych, zapewniaj¿c bogaty, wizualny j¿zyk, który umöliwia ekspresj¿ i nawi¿zywanie kontaktów. Jednak dla osób, które nie rozumiej¿ j¿zyka migowego, bariery komunikacyjne nadal istniej¿. Wraz z ostatnimi post¿pami w dziedzinie wizji komputerowej i g¿¿bokiego uczenia si¿, zautomatyzowane systemy rozpoznawania j¿zyka migowego oferuj¿ obiecuj¿ce rozwi¿zania w celu wype¿nienia tej luki, umöliwiaj¿c t¿umaczenie gestów d¿oni w czasie rzeczywistym na tekst lub j¿zyk mówiony. Niniejszy projekt koncentruje si¿ na wdröeniu systemu rozpoznawania j¿zyka migowego w czasie rzeczywistym przy u¿yciu konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) do identyfikacji statycznych gestów d¿oni reprezentuj¿cych litery alfabetu angielskiego.