Zeichendetektion und -erkennung mit CNN und maschinellem Lernen
Verbesserung der Mensch-Maschine-Interaktion durch Deep Learning
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Die Gebärdensprache ist ein wichtiges Kommunikationsmittel für Gehörlose und Schwerhörige, da sie eine reichhaltige, visuelle Sprache bietet, die Ausdruck und Verbindung ermöglicht. Für Menschen, die die Gebärdensprache nicht verstehen, bestehen jedoch nach wie vor Kommunikationsbarrieren. Dank der jüngsten Fortschritte in den Bereichen Computer Vision und Deep Learning bieten automatisierte Systeme zur Erkennung von Gebärdensprache vielversprechende Lösungen, um diese Lücke zu schließen, indem sie die Übersetzung von Handgesten in Text oder gesprochene Sprache in Echtzeit ermögl...
Die Gebärdensprache ist ein wichtiges Kommunikationsmittel für Gehörlose und Schwerhörige, da sie eine reichhaltige, visuelle Sprache bietet, die Ausdruck und Verbindung ermöglicht. Für Menschen, die die Gebärdensprache nicht verstehen, bestehen jedoch nach wie vor Kommunikationsbarrieren. Dank der jüngsten Fortschritte in den Bereichen Computer Vision und Deep Learning bieten automatisierte Systeme zur Erkennung von Gebärdensprache vielversprechende Lösungen, um diese Lücke zu schließen, indem sie die Übersetzung von Handgesten in Text oder gesprochene Sprache in Echtzeit ermöglichen. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Implementierung eines Echtzeit-Erkennungssystems für Gebärdensprache unter Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs), um statische Handgesten zu identifizieren, die Buchstaben des englischen Alphabets darstellen.
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