نظام ترجمة لغة الإشارة العربية باستخدام الذكاء الاصطناعي

مشروع متكامل لترجمة لغة الإشارة العربية باستخدام الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، يتيح التعرف على إشارات اليد وتحويلها إلى نص وصوت بشكل فوري، مما يسهم في تسهيل التواصل بين الأشخاص الصم وضعاف النطق وباقي أفراد المجتمع. يعتمد النظام على تقنيات التعلم العميق ومعالجة الصور للتعرف على الإشارات بدقة عالية في الوقت الفعلي، دون الحاجة إلى قفازات أو أجهزة استشعار إضافية، مما يوفر تجربة استخدام طبيعية وسهلة. أبرز مميزات المشروع: • التعرف الفوري على إشارات لغة الإشارة العربية (Real-Time Recognition). • اكتشاف وتتبع اليد باستخدام نموذج YOLO. • تصنيف الإشارات باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN). • تحويل الإشارات إلى نصوص وصوت لتسهيل عملية التواصل. • دعم التشغيل عبر كاميرا الويب أو كاميرا الهاتف. • عدم الحاجة إلى أي معدات إضافية أو أجهزة استشعار. • واجهة استخدام بسيطة وسهلة التفاعل. التقنيات المستخدمة: * Python * OpenCV * YOLO * TensorFlow / Keras * Deep Learning * Computer Vision * Convolutional Neural Networks (CNN) الهدف من المشروع: تطوير حل ذكي وعملي منخفض التكلفة يساعد الأشخاص الصم وضعاف النطق على التواصل بفاعلية أكبر، من خلال ترجمة لغة الإشارة العربية إلى نص وصوت باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة.