Lernassistent für Deutsche Gebärdensprache Learning Assistant for German Sign Language

Die Kamera sieht deine Hand.
Die App sagt dir, was falsch ist. The camera sees your hand.
The app tells you what is wrong.

Sign AI Mentor erkennt Handbewegungen in Echtzeit und gibt sofort Feedback: grün, wenn die Gebärde stimmt, und rot, wenn ein Finger falsch steht. Kein passives Zuschauen. Echtes Üben. Sign AI Mentor detects hand movements in real time and gives instant feedback: green if the sign is correct, and red if a finger is misplaced. No passive watching. Real practice.

Demo ansehen Watch Demo Wie es funktioniert How it works

Korrekte Gebärde A: grüne Linien zeigen, dass alles stimmt

Correct sign A: green lines show that everything is correct

Richtig Correct

Fehlerhafte Gebärde B: rote Linien markieren den Fehler

Incorrect sign B: red lines highlight the error

Fehler erkannt Error detected

Befindet sich in der Entwicklung und ist nicht repräsentativ für das finale Produkt. Under development and not representative of the final product.

Echte Demo, kein Mockup Real Demo, No Mockup

Das Video zeigt die App im Praxistest. Die Handerkennung läuft direkt auf dem iPhone (ohne Internet, ohne Cloud).

The video shows the app in a practical test. Hand recognition runs directly on the iPhone (without internet or cloud access).

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Befindet sich in der Entwicklung und ist nicht repräsentativ für das finale Produkt. Under development and not representative of the final product.

Wie es funktioniert How it works

Drei Schritte vom Kamerabild zur Korrektur.

Three steps from the camera image to the correction.

Kamera erfasst die Hand Camera captures the hand

Google MediaPipe erkennt 21 Gelenkpunkte deiner Hand in 3D. Das passiert direkt auf dem Gerät, ohne Daten zu senden.

Google MediaPipe detects 21 joints of your hand in 3D. This runs directly on the device without sending any data.

Modell prüft die Haltung Model checks the pose

Ein trainiertes CoreML-Modell vergleicht neun Merkmale deiner Hand (wie Winkel, Abstände, Krümmung) mit dem richtigen Muster.

A trained CoreML model compares nine hand metrics (such as angles, distances, curvature) with the correct pattern.

Fehler wird markiert Error is highlighted

Stimmt etwas nicht, werden die Linien rot und die App zeigt, welches Gelenk korrigiert werden muss. Stimmt alles, werden grüne Linien angezeigt.

If anything is wrong, the lines turn red and the app shows which joint needs correction. If everything is correct, green lines are shown.

So sieht das auf dem Bildschirm aus This is what it looks like on the screen

Gebärde „A“ (korrekt) Sign "A" (correct)

Alle Gelenke stimmen mit dem Referenzmodell überein. Grüne Linien, Bestätigung nach 1,2 Sekunden Halten.

All joints match the reference model. Green lines, confirmation after holding for 1.2 seconds.

Gebärde „B“ (Abweichung) Sign "B" (deviation)

Finger sind nicht geschlossen genug. Rote Linien zeigen, welche Gelenke korrigiert werden müssen.

Fingers are not closed enough. Red lines highlight which joints need to be corrected.

Erste Pilotpartner First Pilot Partners

Für erste Tests liegen Absichtserklärungen von zwei Organisationen vor.

Letters of intent are available from two organizations for initial testing.

Reinhardt Logistik GmbH

Gotha, Thüringen Gotha, Germany

Test in lauten Ladezonen für einfache visuelle Signale und bessere Arbeitssicherheit.

Testing in noisy loading zones using simple visual signs to improve occupational safety.

Absichtserklärung (PDF) → Letter of Intent (PDF) →

Roka Logistics Consulting

Budapest, Ungarn Budapest, Hungary

Einsatz in internationalen Barrierefreiheitsprojekten und CSR-Initiativen.

Deployment in international accessibility projects and CSR initiatives.