技術 Day 10 | 手勢識別 (4)：即時辨識＋即時回饋，打造更貼近使用者的手勢系統

前言 在前幾篇文章中，我們已經成功完成了 Sign Language MNIST 資料集的訓練，並透過 CNN 模型進行手勢分類。接下來會將模型與 MediaP...

技術 Day 9 | 手勢識別 (3)：即時鏡頭辨識手勢，讓模型看見你的動作

前言 上一篇中，我們訓練了一個 CNN 模型，能夠根據靜態手勢圖片辨識出對應的手語字母。但真實世界的互動往往是動態的，例如使用者面對鏡頭比出手勢，期望即時得到辨...

技術 Day 8 | 手勢識別 (2)：用 CNN 打造你的第一個手勢辨識模型

前言 延續上一篇對手語資料的探索，這次我們將打造一個基於 CNN 的靜態手勢分類模型。將帶你從資料前處理、模型架構設計、訓練策略（包含 Early Stoppi...

技術 Day 7 | 手勢識別(1)：資料集與預處理－MediaPipe + OpenCV 入門

前言 手勢，是人與人訊息傳達時最自然的肢體語言之一。當這些動作能被電腦正確解讀，就能開啟更多元的互動形式，例如虛擬手語翻譯、非接觸式控制、甚至是情緒與意圖識別。...