دور شبكات التعلم العميق في ترجمة لغة الإشارة للمستفيدين ذوي الهمم في المكتبات العامة المصرية: دراسة استكشافية

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلف

جامعة القاهرة، كلية الآداب، قسم المكتبات

10.21608/jesi.2025.372572.1151

المستخلص

تأتي لغة الإشارة كاحد أبرز طرق التواصل الأكثر تعبيرًا في مجتمعات ذوي الهمم خاصة من ذوي إعاقة الصمم وضعاف السمع، والتي تعتمد بشكل رئيسي على التواصل ونقل المعلومات من خلال إشارات اليد، وعلى رغم ذلك، فإن إحدى أكثر المشكلات التي تواجه الافراد والمجالات العامة خارج مجتمع الصم هي فهم لغة الإشارة، حيث تبرو ضرورة وجود مترجم لفهم هذه اللغة، وهو الامر الذي قد لا يتوافر بشكل دائم، ومن هنا تبرز دور تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة تقنيات الرؤية الحاسوبية وما تعتمد عليه من شبكات التعلم العميق كأحد أبرز الحلول العلمية والعملية لمشكلة توافر الفهم لللغة الغشارة أو لعدم وجود مترجم لها، وتاتي هذه الدراسة لتقديم نموذجًا لترجمة لغة الإشارة في الوقت الفعلي معتمدة على شبكات التعلم العميق TensorFlow و OpenCV، ومن ثم يعد الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو تطوير نموذج لديه القدرة على ترجمة لغة الإشارة، ويمكن استخدامه دون اتصال بالإنترنت، ويكفل هذا النموذج القدرة على تحديد وترجمة الرموز الشائعة التي يتم التعبير عنها بإشارات اليد، والرموز المشتركة بين لغات الإشارة العالمية كالأمريكية وكالعربية مثل جيد (إبهام لأعلى)، سيئ (إبهام لأسفل)، شكرًا، وعيش طويلًا، وقد اعتمدت هذه الدراسة على منهج البحث التجريبي والتطبيقي، ويعد أبرز نتائج هذه الدراسة أن النموذج نجح في اكتشاف إشارات اليد والتعرف عليها بدقة 100٪.

الكلمات الرئيسية

المجلة المصرية لعلوم المعلومات
المجلد 12، العدد 2
أكتوبر 2025
الصفحة 1-28

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات