Autor: Pavel Shapialevich (Paweł Szepielewicz)
Promotor: Łukasz Liemieszewski
Uczelnia: AJP w Gorzowie Wielkopolskim
Rok: 2025/2026
Projekt polega na stworzeniu systemu rozpoznawania gestów polskiego alfabetu języka migowego (PJM) przy użyciu uczenia maszynowego.
System składa się z dwóch głównych części:
- gesture_recognition – aplikacja webowa umożliwiająca rozpoznawanie gestów w czasie rzeczywistym
- sign-gesture-lstm – skrypty do zbierania danych i trenowania modelu LSTM
gesture_recognition/– Moduł do zbierania danych i treningu modelu LSTMsign-gesture-lstm/– Aplikacja webowa (rozpoznawanie gestów w przeglądarce)demo.mp4– Pełne nagranie prezentujące działanie aplikacjidemo_short.gif– Krótkie demo aplikacji w formacie GIF (animowana zapowiedź)README.md– Dokumentacja projektu
Projekt udostępniony na licencji MIT – możesz swobodnie używać kodu do celów naukowych, edukacyjnych i komercyjnych (z zachowaniem informacji o autorze).
Author: Pavel Shapialevich (Paweł Szepielewicz)
Supervisor: Łukasz Liemieszewski
University: AJP in Gorzów Wielkopolski
Academic Year: 2025/2026
This project focuses on developing a gesture recognition system for the Polish Sign Language (PJM) alphabet using machine learning techniques.
The system consists of two main components:
- gesture_recognition – a web application that enables real-time gesture recognition in the browser
- sign-gesture-lstm – scripts for data collection and training an LSTM model
gesture_recognition/– Data collection and LSTM model training modulesign-gesture-lstm/– Web application (browser-based gesture recognition)demo.mp4– Full video presenting the complete functionality of the applicationdemo_short.gif– Short demo preview of the application (animated GIF)README.md– Project documentation
This project is released under the MIT License – you are free to use the code for scientific, educational, and commercial purposes, provided that proper attribution to the author is maintained.
