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title: SignView2.0 - 手語辨識系統
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sdk: gradio
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- pytorch
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- sign-language
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- deep-learning
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- attention
- real-time
- gesture-recognition
short_description: 支援34種手語詞彙的即時辨識系統,使用 MediaPipe + LSTM + 注意力機制
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# SignView2.0 - 手語辨識系統
一個先進的手語辨識系統,能夠即時辨識34種常用手語詞彙。
## ✨ 主要功能
- **即時辨識**:支援攝像頭即時手語辨識
- **高準確率**:測試準確率達94.25%
- **背景分割**:使用 MediaPipe Segmentation 去除背景干擾
- **智能辨識**:支援即時連續手語辨識
- **Top-3預測**:顯示最可能的3個預測結果
## 🎯 支援詞彙
包含34個常用手語詞彙:again, all, apple, bad, bathroom, beautiful, bird, black, blue, book, bored, boy, brother, brown, but, computer, cousin, dance, day, deaf, doctor, dog, draw, drink, eat, english, family, father, fine, finish, fish, forget, friend, girl
## 🔧 技術特色
- **MediaPipe Holistic**:準確的手部和身體關鍵點檢測
- **光流特徵**:即時捕捉動作的時序信息
- **雙向LSTM + GRU**:深度時序建模
- **多頭注意力**:關注重要的動作特徵
- **人體分割**:自動去除背景噪聲
- **即時處理**:30 FPS 高速處理
## 🚀 使用方式
1. 點擊允許攝像頭權限
2. 在攝像頭前做手語動作
3. 系統會即時顯示辨識結果
4. 點擊「清除預測序列」重新開始
## 📊 性能指標
- **測試準確率**:94.25%
- **F1分數**:94.24%
- **支援類別**:34個手語詞彙
- **處理速度**:30 FPS
- **模型大小**:68MB
## 🏗️ 技術架構
- **前端**:Gradio Web 界面
- **後端**:PyTorch 深度學習模型
- **特徵提取**:MediaPipe + 光流計算
- **模型架構**:BiLSTM + GRU + Multi-Head Attention
- **資料處理**:即時關鍵點檢測和序列處理
## 📝 使用說明
這個系統專為手語學習和實用而設計,支援:
- 即時手語動作辨識
- 高準確率預測
- 友好的用戶界面
- 適合教學和練習使用
## 🔗 相關連結
- **開發者**:XiaoBai1221
- **平台**:Hugging Face Spaces
- **框架**:Gradio + PyTorch + MediaPipe
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