مترجم لغة الإشارة بالذكاء الاصطناعي
تفاصيل العمل
نظام ذكي لتحويل لغة الإشارة إلى نص والعكس باستخدام تقنيات التعلم العميق. تم بناء نموذج Transformer لاستخراج الخصائص الحركية من الفيديو استخدام MediaPipe لاستخراج 540 نقطة هيكلية لكل إطار تحقيق دقة 95% على بيانات ASL تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Gradio تحسين سرعة الاستجابة لأقل من ثانيتين التقنيات المستخدمة: Python – TensorFlow – OpenCV – MediaPipe – NLP – Transformers
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
