手のジェスチャーによるテキスト認識

静的な手のジェスチャーをテキストに変換することは、精度、迅速な処理、そして異なる環境に対する適応性を確保する上で大きな課題であり続けています。本研究では、計算負荷を最小限に抑えながら静的な手のサインをテキストに変換するために設計された視覚ベースのフレームワークを導入します。このフレームワークは、OpenCVを使用して入力をキャプチャし前処理を行い、cvzoneを使用して手のトラッキングを行い、CNNモデルを使用して分類します。キャプチャされた各ジェスチャーは標準化され、文字にマッピングされ、直接的なテキスト変換を可能にします。このアプローチは、聴覚または言語に困難のある人々に特に役立ち、ロボティクス、教育、没入型技術における応用にも利用されます。テスト結果は、ライブ操作中の遅延が非常に低く、強力な精度を確認しています。