Les personnes ayant des déficiences auditives et de la parole s'appuient sur la langue des signes comme leur principal mode de communication ; cependant, la plupart des gens ne la connaissent pas, ce qui crée une barrière de communication significative. Ce projet propose un système de reconnaissance de la langue des signes en temps réel qui convertit les gestes de la main en texte et en parole, permettant une interaction efficace entre les individus sourds et non sourds. Le système utilise une approche basée sur la vision, capturant les gestes de la main à l'aide d'une webcam standard, éliminant le besoin d'un matériel spécialisé tel que des gants de données. Des techniques avancées de traitement d'image et de vision par ordinateur sont utilisées pour détecter et reconnaître avec précision les gestes de la main. Le système est conçu pour identifier 26 gestes d'alphabet et les traduire en sorties textuelles et audio correspondantes en temps réel. De plus, un module d'apprentissage est intégré, fournissant des conseils vidéo pour comprendre la langue des signes, y compris les alphabets (A-Z), les chiffres (1-3) et les phrases couramment utilisées, ce qui est bénéfique à la fois pour les apprenants et les utilisateurs. La solution proposée est rentable, facile à utiliser et peut fonctionner sur des systèmes informatiques standard, assurant une accessibilité plus large. En comblant le fossé de communication, ce système améliore l'inclusion sociale, l'indépendance et la qualité de vie globale des personnes ayant des déficiences auditives et de la parole.
Hiwarale et al. (Mon,) ont étudié cette question.