Dünya genelinde milyonlarca işaret dili kullanıcısı, teknolojinin sunduğu çözümlerden tam anlamıyla faydalanamıyor. İşaret dili sadece el hareketlerinden ibaret değil; yüz ifadeleri ve beden dilini de kapsayan zengin bir yapıya sahip. Bu karmaşıklığı çözmek için Florida Atlantic Üniversitesi (FAU) mühendisleri, American Sign Language (ASL) alfabelerini tanımaya odaklanan yenilikçi bir sistem geliştirdi.
YÜKSEK DOĞRULUK ORANI
FAU ekibi, 29.820 statik ASL el hareketi görseli kullanarak her bir elin 21 ana noktasını haritaladı. Bu sistem, işaret dilindeki her harfi %98 doğruluk oranıyla tanıyabiliyor. Ayrıca, elde edilen verilerin sınıflandırılması %99 F1 skoruyla tamamlandı.
MEDYAPİPE VE YOLOV8 İLE ENTEGRASYON
Bu gelişmiş sistemin başarısının ardında iki önemli teknoloji yer alıyor:
- MediaPipe: El hareketlerini duyarlı bir şekilde izliyor.
- YOLOV8: İzlenen hareketleri analiz ederek hangi harfin işaret edildiğini belirliyor.
Bu entegrasyon, işaret dilini tanıma sürecini hızlandırarak doğruluğu artırıyor.
BAŞARILI TEST SÜRECİ
Geliştirilen sistem, kapsamlı testlerden geçirilerek hem doğruluk oranı hem de performansı kanıtlandı. Sistemin doğru işaretleri tanıma oranı %98, tüm işaretleri yakalama oranı ise %98 olarak belirlendi. Toplam performans değerlendirmesi %99 başarı oranını gösterdi.
GELECEĞE DÖNÜK PLANLAR
FAU ekibi, sadece harfleri değil, işaret dilindeki daha karmaşık jestleri de tanıyabilmek için çalışmalarını sürdürüyor. Bu teknoloji, sağlık hizmetlerinden eğitime ve günlük yaşama kadar pek çok alanda devrim yaratma potansiyeline sahip.