Canlı Tanıma

Eğitilmiş model ile gerçek zamanlı tahmin
FPS: 0
Kamera: Başlatılıyor...
Eller: 0
—
Tahmin bekleniyor...

Model Tahmini

Anlık Tahmin
—
Güven Seviyesi
—%
Model henüz yüklenmedi. Collab'dan eğitilmiş modeli yükleyin.

Veri Toplama & Eğitim

Eğitim Modu
Yeni işaretler kaydedin → Collab'da eğitin → Modeli güncelleyin

Model İstatistikleri

Son Eğitim
—
Toplam Eğitim Verisi
0 kayıt
En Başarılı Tahmin
—

Model Yönetimi

Sistem Log

[12:30:45] 🤖 İşaret Dili Tanıma Sistemi
[12:30:46] ⏳ Sistem başlatılıyor...

Nasıl Kullanılır

1

Kameranızı Hazırlayın

Kameranızın düzgün çalıştığından emin olun. İyi aydınlatılmış bir ortamda, ellerinizin net görüneceği şekilde konumlandırın.

2

Modeli Yükleyin

"Modeli Yükle" butonuna tıklayarak eğitilmiş AI modelini yükleyin. Model yüklendikten sonra gerçek zamanlı tahmin yapmaya başlayabilirsiniz.

3

İşaret Yapmaya Başlayın

Kamera önünde işaret dilindeki hareketleri yapın. Sistem ellerinizi otomatik olarak tanıyacak ve tahminleri ekranda gösterecektir.

4

Yeni İşaretler Kaydedin

Eğer model tanımadığınız bir işaret yapıyorsanız, "Yeni işaret etiketi" alanına etiketi girip "Kaydet" butonuna basarak yeni veri toplayabilirsiniz.

5

Modeli Geliştirin

Topladığınız verileri indirip Collab'da modeli yeniden eğitebilir ve daha doğru sonuçlar elde edebilirsiniz.

Model Eğitimi

Veri Toplama

İşaret dili veri setinizi oluşturun. Her işaret için en az 50-100 örnek kaydederek modelin doğruluğunu artırın.

Collab ile Eğitim

Google Collab ortamında TensorFlow veya PyTorch kullanarak modelinizi eğitin. Önceden hazırlanmış şablonları kullanabilirsiniz.

Modeli Yükleme

Eğitilmiş modelinizi .json formatında export edip sistemimize yükleyin. Model otomatik olarak aktif hale gelecektir.

Eğitim İpuçları

  • Farklı açılardan ve aydınlatma koşullarında veri toplayın
  • Veri setinizi dengeli dağıtın (her işaret için benzer sayıda örnek)
  • Modelinizi düzenli olarak güncel verilerle yeniden eğitin
  • Validation seti kullanarak overfitting'i önleyin

Veri Setleri

Temel İşaretler Veri Seti

Günlük hayatta en sık kullanılan 50 işaret içeren temel veri seti

5,000 görüntü 50 etiket 250 MB

Genişletilmiş İşaretler Veri Seti

200'den fazla işaret içeren kapsamlı veri seti

25,000 görüntü 210 etiket 1.2 GB

Özel İşaretler Veri Seti

Mesleki terimler ve özel durumlar için hazırlanmış veri seti

8,000 görüntü 75 etiket 450 MB

Kendi Veri Setinizi Oluşturun

Ana sayfadaki "Veri Toplama & Eğitim" bölümünü kullanarak kendi özel veri setinizi oluşturabilirsiniz. Topladığınız verileri indirip model eğitiminde kullanabilirsiniz.

Dokümantasyon

Sistem Gereksinimleri

  • WebRTC destekleyen modern tarayıcı (Chrome, Firefox, Safari, Edge)
  • Çalışan bir kamera
  • İnternet bağlantısı (MediaPipe kütüphaneleri için)
  • Minimum 4GB RAM

API Kullanımı

Sistemimiz REST API endpoints sunmaktadır:

  • POST /api/predict - El landmarks verisini alıp tahmin döndürür
  • GET /api/models - Mevcut modelleri listeler
  • POST /api/train - Yeni model eğitimi başlatır
  • GET /api/datasets - Veri setlerini listeler

Sıkça Sorulan Sorular

Model neden doğru tahmin yapmıyor?

Modelin doğruluğu eğitim verilerinin kalitesine ve çeşitliliğine bağlıdır. Daha fazla ve çeşitli veri ile modeli yeniden eğitmeyi deneyin.

Kamera çalışmıyor, ne yapmalıyım?

Tarayıcınızın kamera izinlerini kontrol edin. Farklı bir kamera seçmeyi veya tarayıcı değiştirmeyi deneyin.

Kendi modelimi nasıl yüklerim?

Collab'da eğittiğiniz modeli .json formatında export edip "Modeli Yükle" butonu ile sisteme yükleyebilirsiniz.