Détection et reconnaissance de signes à l'aide de CNN et de l'apprentissage automatique
Améliorer l'interaction homme-machine grâce à l'apprentissage profond
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La langue des signes est un mode de communication essentiel pour la communauté des sourds et des malentendants, car elle offre un langage visuel riche qui permet l'expression et la connexion. Cependant, pour les personnes qui ne comprennent pas la langue des signes, les obstacles à la communication persistent. Grâce aux récentes avancées dans le domaine de la vision par ordinateur et de l'apprentissage profond, les systèmes automatisés de reconnaissance de la langue des signes offrent des solutions prometteuses pour combler ce fossé, en permettant la traduction en temps réel des geste...
La langue des signes est un mode de communication essentiel pour la communauté des sourds et des malentendants, car elle offre un langage visuel riche qui permet l'expression et la connexion. Cependant, pour les personnes qui ne comprennent pas la langue des signes, les obstacles à la communication persistent. Grâce aux récentes avancées dans le domaine de la vision par ordinateur et de l'apprentissage profond, les systèmes automatisés de reconnaissance de la langue des signes offrent des solutions prometteuses pour combler ce fossé, en permettant la traduction en temps réel des gestes de la main en texte ou en langue parlée. Ce projet se concentre sur la mise en oeuvre d'un système de reconnaissance de la langue des signes en temps réel utilisant des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) pour identifier les gestes statiques de la main représentant les lettres de l'alphabet anglais.
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