Rilevamento e riconoscimento dei segni tramite CNN e apprendimento automatico
Migliorare l'interazione uomo-macchina attraverso l'apprendimento profondo
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La lingua dei segni è una modalità di comunicazione primaria per la comunità dei sordi e dei non udenti, in quanto fornisce un linguaggio ricco e visivo che consente di esprimersi e di entrare in contatto. Tuttavia, per le persone che non comprendono la lingua dei segni, le barriere comunicative persistono. Grazie ai recenti progressi nella computer vision e nel deep learning, i sistemi di riconoscimento automatico del linguaggio dei segni offrono soluzioni promettenti per colmare questo divario, consentendo la traduzione in tempo reale dei gesti delle mani in testo o linguaggio parlato. Qu...
La lingua dei segni è una modalità di comunicazione primaria per la comunità dei sordi e dei non udenti, in quanto fornisce un linguaggio ricco e visivo che consente di esprimersi e di entrare in contatto. Tuttavia, per le persone che non comprendono la lingua dei segni, le barriere comunicative persistono. Grazie ai recenti progressi nella computer vision e nel deep learning, i sistemi di riconoscimento automatico del linguaggio dei segni offrono soluzioni promettenti per colmare questo divario, consentendo la traduzione in tempo reale dei gesti delle mani in testo o linguaggio parlato. Questo progetto si concentra sull'implementazione di un sistema di riconoscimento del linguaggio dei segni in tempo reale che utilizza reti neurali convoluzionali (CNN) per identificare i gesti statici delle mani che rappresentano le lettere dell'alfabeto inglese.
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