ademaulana/CNN-ASL-Alphabet-Sign-Recognition

🧠 ASL Sign Language Detection with CNN (Conv1D)

Model ini dikembangkan untuk mendeteksi huruf American Sign Language (ASL) dari koordinat tangan (landmark) secara real-time menggunakan CNN (Convolutional Neural Network).

📌 Deskripsi

• Input: 63 fitur (x, y, z) dari 21 titik tangan yang diekstraksi dengan MediaPipe Hands
• Model: CNN dengan Conv1D, dilatih menggunakan TensorFlow
• Dataset: ASL Alphabet (87.000+ gambar, 29 kelas)

🏋️ Training

Epoch 27/50
accuracy: 98.80% - val_accuracy: 98.78% - loss: 0.0386 - val_loss: 0.0636

📊 Evaluasi Model

• Akurasi Uji: 98.92%
• Total dataset : 63.676 sampel
• Jumlah data latih : 50.940 sampel
• Jumlah data uji : 12.736 sampel

📋 Classification Report

Label	Precision	Recall	F1-score	Support
A	0.98	1.00	0.99	437
B	1.00	1.00	1.00	441
C	1.00	1.00	1.00	398
D	0.99	0.99	0.99	493
E	1.00	0.99	0.99	462
F	1.00	0.99	1.00	575
G	0.99	0.99	0.99	488
H	0.99	0.99	0.99	479
I	0.99	0.99	0.99	477
J	0.99	0.99	0.99	516
K	1.00	0.99	0.99	540
L	1.00	1.00	1.00	505
M	0.96	0.93	0.94	313
N	0.91	0.96	0.94	255
O	0.98	0.99	0.99	453
P	1.00	0.99	1.00	408
Q	0.99	1.00	0.99	419
R	1.00	0.97	0.98	508
S	0.99	0.99	0.99	510
T	1.00	0.99	0.99	470
U	0.96	0.99	0.98	503
V	0.99	1.00	0.99	510
W	0.99	0.98	0.98	491
X	0.99	0.99	0.99	432
Y	1.00	1.00	1.00	517
Z	0.99	0.99	0.99	470
DEL	0.98	0.99	0.99	340
NOTHING	0.00	0.00	0.00	1
SPACE	0.98	0.99	0.99	325
Accuracy			0.99	12736
Macro Avg	0.95	0.95	0.95	12736
Weighted Avg	0.99	0.99	0.99	12736

Note: Label "NOTHING" memiliki support sangat kecil (1 sampel), sehingga metriknya tidak signifikan.

📦 Dependencies

• TensorFlow
• MediaPipe
• scikit-learn
• NumPy

📹 Demo

Model ini bisa digunakan untuk prediksi real-time langsung dari webcam di browser setelah dikonversi ke TensorFlow.js.

👤 Penulis

• Ade Maulana
  • IG: @ademaulana_
  • TikTok: @ademaulana_4

📄 License

MIT License