Diseño e implementación de aplicación móvil para traducción de lenguaje de señas utilizando técnicas de machine learning

En este proyecto se verá evidenciado el desarrollo de una aplicación móvil para traducir el lenguaje de señas colombiano utilizando Tensorflow lite como framework de machine learning, con el objetivo de facilitar la comunicación inmediata entre aquellas personas que emplean el lenguaje de señas y aquellos que no. Existe la necesidad fomentar aún más la comunicación e inclusión con respecto a aquellos con dicha discapacidad y los oyentes. Por tal motivo, se puede mitigar el impacto de dicho crecimiento desarrollando una aplicación móvil que facilite la comunicación, ya que la barrera de lenguaje presente, con respecto a muchas de las personas con esta discapacidad, les dificulta relacionarse en el día a día con aquellas personas que son capaces de escuchar. Los beneficios de que sea una aplicación móvil es que será una herramienta que puede ser usada en cualquier momento y en cualquier lugar. Por consiguiente, este proyecto es útil ya que proporciona un medio con el cual podemos interactuar con personas que presenten algún tipo de discapacidad auditiva.

• Autores: Davidson, Andrew Jake; Maldonado, Yeison Rafael; Ciceri, Frank Anthony
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9879
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/9879
• Palabra clave: Deep learning; EfficientNet; Machine learning; Lenguaje de señas; Deep learning; EfficientNet; Machine learning; Sign language
• License: Universidad del Norte