Proyek ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi huruf SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) menggunakan deep learning.
Model dilatih dengan dataset SIBI Dataset yang berisi gambar tangan mewakili alfabet.
- Python (Jupyter Notebook)
- TensorFlow / Keras (deep learning & transfer learning)
- Scikit-learn (evaluasi & metrik)
- Matplotlib & Seaborn (visualisasi)
- OpenCV / ImageDataGenerator (augmentasi gambar)
- Preprocessing & augmentasi data real-time
- Training dengan Transfer Learning (MobileNetV2 / EfficientNet)
- Evaluasi model menggunakan confusion matrix & classification report
- Visualisasi grafik akurasi dan loss
Dataset SIBI berisi gambar tangan alfabet Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI).
💡 Proyek ini bisa dikembangkan lebih lanjut menjadi aplikasi real-time sign language recognition untuk membantu komunikasi inklusif.