VGT Alfabet Model

Modelarchitectuur (VGT)

The VGT model is a Feed-forward Neural Network built with PyTorch using the nn.Sequential framework, identical in architecture to the ASL model. It features an input layer with 63 features (21 landmarks × 3 coordinates), two hidden layers each with 256 neurons plus ReLU activation and Dropout of 0.2, and an output layer with 26 classes.

Klassen (VGT)

Het VGT-model herkent 26 klassen voor het Vlaams Gebarentaal alfabet, bestaande uit de letters a-z (zonder bewegingen). Deze klassen zijn gedefinieerd in notebooks/package/smart_gestures/alphabet/vgt_model/data/classes.json.

Verschillen met ASL

Aspect	ASL Model	VGT Model
Klassen	35 (a-z, 0-9)	26 (A-Z)
Gebarentaal	American Sign Language	Vlaams Gebarentaal
Architectuur	Identiek	Identiek
Preprocessing	Identiek	Identiek

Hoewel de modelarchitectuur identiek is, zijn de modellen getraind op verschillende datasets en herkennen ze verschillende gebaren uit verschillende gebarentalen. Het VGT-model werkt met callbacks die er voor zorgen dat het model niet overfit op de trainingsdata, vroeger stopt en de confidence scores beter kalibreert.

Integratie (VGT Model)

The VGT model is available through the smart_gestures.alphabet.vgt_model.VGTModel package and accessible via the /alphabet/vgt/predict POST endpoint. The API accepts JSON input with a list of 21 landmarks and returns the predicted class as a string.

Model-opslag (VGT)

During training, the model is stored at notebooks/training/vgt_model/models/vgt_alphabet_model.pth, while for package distribution it is located at notebooks/package/smart_gestures/alphabet/vgt_model/models/vgt_alphabet_model.pth.