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hsouzaeduardo/libras

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Libras - TensorFlow para detecção de libras

Libras é um simples reconhecimento de gestos de mão baseado em IA que traduz uma pose de mão no alfabeto sendo adaptado de (ASL) para libras. Usando o Tensorflow JS e seu modelo pré-carregado Handpose para detectar o objeto de mão e suas partes. A Handsign também usa uma biblioteca adicional chamada Fingerpose para classificar alguns dos gestos de mão personalizados com base na posição do dedo.

#dohackathon #madewithTFJS

Instalação

  1. Clone o repositório
  git clone https://github.com/hsouzaeduardo/libras.git
  1. Start the project
# move to the project folder and install all dependencies

cd libras
yarn install
  1. Run the project on your local machine
# run Gatsby

yarn develop
  1. The project is live 🚀

Seu projeto vai rodar neste endereço: http://localhost:8000

Caso queira editar todo app está em: src/pages/app.js

O que há dentro do projeto

Referencias e Libs

  • Tensorflow JS - A Library for ML in JS.

  • Handpose - Um pipeline de ML leve que consiste em dois modelos: um detector de palma e um modelo de rastreamento de mão-esqueleto de dedo.

  • Fingerpose - Um classificador de pose para pontos de referência manuais detectados pelo modelo do TensorFlow.js Handpose.

Se você quiser saber mais sobre Tensorflow JS e gesto de mão personalizado, por favor, confira estes vídeos incríveis

Keypoint Diagram Diagrama de pontos-chave Consulte o diagrama abaixo para saber quais são esses pontos-chave e seus índices na matriz.

image

Pontos-chave do MediaPipe Hands: Usado no MediaPipe Hands Pontos-chave das mãos do MediaPipe

0: pulso

1: thumb_cmc

2: thumb_mcp

3: thumb_ip

4: thumb_tip

5: index_finger_mcp

6: index_finger_pip

7: index_finger_dip

8: index_finger_tip

9: middle_finger_mcp

10: middle_finger_pip

11: middle_finger_dip

12: middle_finger_tip

13: ring_finger_mcp

14: ring_finger_pip

15: ring_finger_dip

16: ring_finger_tip

17: pinky_finger_mcp

18: pinky_finger_pip

19: pinky_finger_dip

20: pinky_finger_tip

About

Projeto para interpretação de libras

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