Tasarlanacak işaret dili tanıma projesinin güncel teknolojiler kullanılarak optimize biçimde gerçeklenmesi amaçlanmıştır. Projenin makine öğrenmesi bölümü Keras ve Sklearn kullanılarak TensorFlow üzerinden yapılacaktır. TensorFlow, ilerleyen aşamalarda projeyi mobil bir ortama taşıma ihtimali göz önünde bulundurularak seçilmiştir. Kullanılacak nesne tanıma yöntemi MediaPipe Holistic olarak seçilmiştir.
Gerçek Zamanlı İşaret Dili Tanıma Makine Öğrenmesi Derin Öğrenme Nesne Tanıma Bilgisayarla Görü
The sign language recognition project to be designed is aimed to be realized in an optimized way using up-to-date technologies. The machine learning part of the project will be done over TensorFlow using Keras and Sklearn. TensorFlow was chosen considering the possibility of moving the project to a mobile environment in the future. The object recognition method to be used was chosen as MediaPipe Holistic.
Real Time Sign Language Recognition Machine Learning Deep Learning Object Recognition Computer Vision
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | April 11, 2022 |
Publication Date | May 31, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Issue: 36 |