Wykrywanie i rozpoznawanie znaków przy u¿yciu CNN i 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.

Soy estudiante de último año de Ingeniería Mecánica en el prestigioso Instituto Vishwakarma de Tecnología de la Información en Pune. Apasionados por el avance en los campos del aprendizaje automático, la visión por computadora y la tecnología de asistencia, se especializan en el diseño y la implementación, con un enfoque particular en la red neuronal convolucional.