Evolución diferencial aplicada a la sintonización de clasificadores difusos para el reconocimiento del lenguaje de señas

Este artigo apresenta uma metodologiapara a sintonização de classificadoresdifusos aplicados ao reconhecimentoda língua de sinais australiano emdois contextos particulares. Expõesea arquitetura de classificação e ametodologia de sintonização baseadana evolução diferencial. Os resultadosde validação...

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Autores:

Tipo de recurso:: article

Fecha de publicación:: 2012

Institución:: Pontificia Universidad Javeriana

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spelling	Evolución diferencial aplicada a la sintonización de clasificadores difusos para el reconocimiento del lenguaje de señasEvolução diferencial aplicada à sintonização de classificadores difusos para o reconhecimento da língua de sinaisApplying Differential Evolution to Tune Fuzzy Classifiers Intended for Sign-Language RecognitionMelgarejo, MiguelVillate, AndreaRincon, DavidEste artigo apresenta uma metodologiapara a sintonização de classificadoresdifusos aplicados ao reconhecimentoda língua de sinais australiano emdois contextos particulares. Expõesea arquitetura de classificação e ametodologia de sintonização baseadana evolução diferencial. Os resultadosde validação mostram que é possívelencontrar um classificador difuso cujaporcentagem de erro este ao redor de13,0% sobre uma amostra de palavrasderivadas de vários intérpretes paracada um dos contextos definidos.Esta particularidade é relevante, poistrabalhos anteriores centraram-se noreconhecimento das palavras providaspor um intérprete só.Este artículo presenta una propuestametodológica para la sintonizaciónde clasificadores difusos aplicadosal reconocimiento del lenguaje deseñas australiano para dos contextosparticulares. Se expone la arquitecturade clasificación y la metodología desintonización basada en evolución diferencial.Los resultados de validaciónmuestran que es posible encontrar unclasificador difuso cuyo porcentajede error está alrededor del 13,0%sobre una muestra de palabras derivadasde varios intérpretes para cadauno de los contextos definidos. Estaparticularidad es relevante, dado quetrabajos anteriores se centran en el reconocimientode las palabras provistaspor tan solo un intérprete.This paper presents a methodologicalapproach for tuning fuzzy classifiersintended to recognize the Australiansign-language considering twoparticular contexts. We describe thefuzzy classification architecture andthe tuning process based on differentialevolution. The validation resultsshow that it is possible to find a fuzzyclassifier whose classification error isaround 13.0% over a group of wordstaken from several experts for eachinteraction context. This characteristicis relevant as previous works only consideredrecognizing words providedonly by one interpreter.Pontificia Universidad Javeriana2020-04-16T17:28:26Z2020-04-16T17:28:26Z2012-10-29http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articleArticleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documentapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documenthttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/16912011-27690123-2126http://hdl.handle.net/10554/25691spahttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1691/3077http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1691/17669http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1691/17768Ingenieria y Universidad; Vol 16 No 2 (2012): July-December; 397Ingenieria y Universidad; Vol. 16 Núm. 2 (2012): Julio-Diciembre; 397Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-03-29T17:44:03Z
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