موقع لتعلم لغة الاشاره - SignBridge

منصة SignBridge هي حل برميجي متكامل ومبتكر يهدف إلى كسر حواجز التواصل بين الصم وضعاف السمع والمجتمع، تم بناؤه ودمجه مع نماذج الذكاء الاصطناعي لتقديم تجربة تعليمية وترجمة تفاعلية سلسة، سريعة، ومؤمنة بالكامل. أولاً: التصميم وتجربة المستخدم (UI/UX) الهوية البصرية: واجهة عصرية ونظيفة تضمن سلاسة التنقل وتوفير تجربة مستخدم مريحة وممتعة. الهيكلة الرقمية: تقسيم المنصة إلى أقسام ووحدات واضحة يسهل الوصول إليها من القائمة الرئيسية اختيار ألوان متناسقة ومريحة للعين مع استخدام أيقونات وصور توضيحية واقعية وعالية الجودة لحركات اليد لتسهيل الاستيعاب. ثانياً: تطوير الواجهة الأمامية (Frontend) الميزات التفاعلية الذكية: نظام الترجمة الفورية (Sign to Text): واجهة تفاعلية تتكامل مع كاميرا المستخدم لإرسال دفق الصور إلى خادم الـ AI وترجمة حركات اليد إلى نصوص مكتوبة بشكل فوري. محرك البحث المرئي (Text to Sign): واجهة بحث تتيح للمستخدم كتابة الكلمات والمصطلحات، لتقوم المنصة فوراً بعرض الفيديو التوضيحي المقابل لها بلغة الإشارة. المسار التعليمي المتكامل (Learning Path): واجهة تعليمية مقسمة إلى مستويات متدرجة (الأرقام، الحروف، والمستويات المتقدمة) مع مؤشرات ذكية لقياس نسبة تقدم المستخدم. نظام الاختبارات والتقييم ( Quizzes): اختبارات تفاعلية ذكية تعرض أسئلة مرئية وخيارات متعددة مع تصحيح فوري وحساب النتيجة النهائية للمتعلم. التجاوب والأداء: واجهة متجاوبة بالكامل (Responsive ) تعمل بكفاءة وثبات تام على كافة الشاشات والأجهزة (Mobile, Tablet, Desktop). ثالثاً: محرك الذكاء الاصطناعي ومعالجة الصور (AI ) تم بناء خادم مستقل مخصص لمعالجة ميزات الذكاء الاصطناعي والترجمة الفورية باستخدام لغة Python وإطار العمل FastAPI، وتتضمن البنية التقنية: برمجيات الـ APIs: الاعتماد على FastAPI و Uvicorn لإنشاء خادم خلفي فائق السرعة لمعالجة الطلبات في الوقت الفعلي وضمان أقل زمن استجابة. تتبع حركات اليد: استخدام مكتبة MediaPipe و OpenCV لالتقاط إشارات المستخدم عبر الكاميرا وتحديد معالم ونقاط اليد (Hand Landmarks) بدقة وعزل الخلفية. توقع الإشارات (AI Prediction): دمج نموذج ذكاء اصطناعي مدرب مسبقاً باستخدام TensorFlow و NumPy لتحليل مصفوفات البيانات الحركية وتوقع الحرف أو الرقم وتحويله إلى نص بدقة عالية. الذكاء الاصطناعي التوليدي: دمج حزمة Google GenAI لدعم ميزات ذكية وتوليدية متقدمة داخل التطبيق لتحسين تجربة تداول البيانات وفهم سياق المحتوى التعليمي. هيكلة البيانات وحمايتها: الاعتماد على Pydantic للتحقق من صحة البيانات الواردة للخادم، واستخدام python-dotenv لإدارة المتغيرات البيئية الحساسة بأمان. رابعاً: البنية الخلفية ونظام الحماية (Backend & DevOps) نظام المصادقة والأمان (Auth System): بناء نظام تسجيل دخول وإدارة حسابات مستخدمين آمن ومحمي بالكامل في خادم الـ Node.js الموازي. اعتماد تقنية JWT لحماية مسارات البيانات (Protected Routes) وضمان خصوصية بيانات المستخدمين ونتائجهم. إدارة وتداول البيانات (APIs & Database): بناء وتطوير RESTful APIs قوية ومنظمة باستخدام Node.js و Express.js للربط السلس وتنسيق الطلبات بين الواجهات الأمامية وخوادم البيانات. الاعتماد على قاعدة بيانات MongoDB لتخزين وإدارة محتوى المناهج التعليمية، الفيديوهات، ونتائج الاختبارات ومعالجتها بسرعة فائقة.