نظام التعرّف على إيماءات اليد بالزمن الحقيقي باستخدام الرؤية الحاسوبية

قمتُ ببناء مجموعة البيانات ذاتيًا لمهمة تعرّف إيماءات اليد على 8 تصنيفات (Classes)، حيث جمعت 100 صورة لكل تصنيف (إجمالي 800 صورة) مع تنويع زوايا الالتقاط والخلفيات لتحسين التعميم. خطوات العمل تجميع البيانات: تنظيم الصور داخل مجلدات تحمل اسم كل تصنيف. المعالجة المسبقة (Preprocessing): توحيد الأبعاد، التطبيع (Normalization)، وتنظيف اللقطات غير الصالحة. التهيئة والتنظيم: عنونة واضحة للصور وتقسيمها إلى Train/Val/Test بهيكل مجلدات معياري. تدريب النموذج (Classification): تدريب نموذج تصنيف صور (Image Classification) على 8 فئات. مخرجات النموذج احتمالات عبر Softmax مع خسارة Cross-Entropy (بدون أرقام أداء هنا). التقييم باستخدام Accuracy ومصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) للتأكد من جودة التمييز بين الإيماءات. الاستدلال (Inference): تمرّ الصورة بمرحلة preprocessing ثم يُنتج النموذج الفئة المتوقعة للإيماءة. خلاصة البيانات والنموذج مهيّآن لتعرّف إيماءات اليد كمسألة تصنيف (Classification) قابلة للتوسّع بإضافة صور أو فئات جديدة مستقبلًا.