質問編集履歴
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改変要請をもらったから
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@@ -1,7 +1,8 @@
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質問内容
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私はjとzを除いたa~yの24個のアルファベットの手話を認識するCNNを作成しました。
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私はkaggleにあった[Sign Language MNIST](https://www.kaggle.com/datamunge/sign-language-mnist)(jとzを除いたa~yの24個のアルファベットの手話のデータセット)をもとに手話の単語を認識するCNNを作成しました。
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[MNIST学習済みモデルとOpenCVを使ってリアルタイムに手書き数字を認識させる](https://qiita.com/Ka-k/items/6d2fde0367e6693d24bb)を参考にこの学習済みモデルを使ってカメラの映像に対して画像認識をやりたいと考えているのですが、カメラで写した手話の記号とは異なる結果が表示されてしまいます。
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例)
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理想 実際
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1:[a, 1.0] 1:[k, 1.0]
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誤字
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質問内容
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私はjとzを除いたa~yの24個のアルファベットの手話を認識する
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私はjとzを除いたa~yの24個のアルファベットの手話を認識するCNNを作成しました。
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[MNIST学習済みモデルとOpenCVを使ってリアルタイムに手書き数字を認識させる](https://qiita.com/Ka-k/items/6d2fde0367e6693d24bb)を参考に
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[MNIST学習済みモデルとOpenCVを使ってリアルタイムに手書き数字を認識させる](https://qiita.com/Ka-k/items/6d2fde0367e6693d24bb)を参考にこの学習済みモデルを使ってカメラの映像に対して画像認識をやりたいと考えているのですが、カメラで写した手話の記号とは異なる結果が表示されてしまいます。
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例)
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理想 実際
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1:[a, 1.0] 1:[k, 1.0]
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脱字
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ソースコード
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**学習済みモデル**
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正解率は90%を超えています。
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```python
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import keras
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import pickle
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