Clasificación de gestos de la lengua de señas colombiana a partir del análisis de señales electromiográficas usando redes neuronales artificiales

Las Tecnologías de la Información generan espacios de inclusión entre personas sordas y personas oyentes mediante el procesado de imágenes o de señales adquiridas por dispositivos como Kinect, Leap Motion, cámaras de video e imágenes, guantes con sensores EMG y/o la Manilla Myo Armband. El presente...

Full description

Autores:
Galvis Serrano, Elvis Humberto
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Universidad Santo Tomás
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/13021
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/13021
Palabra clave:
Colombian sign language
Lengua de Señas Colombiana
Matlab
Redes neuronales
Validación cruzada
Wavelets
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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description Las Tecnologías de la Información generan espacios de inclusión entre personas sordas y personas oyentes mediante el procesado de imágenes o de señales adquiridas por dispositivos como Kinect, Leap Motion, cámaras de video e imágenes, guantes con sensores EMG y/o la Manilla Myo Armband. El presente proyecto de maestría tiene como finalidad clasificar los 27 gestos del alfabeto del lenguaje de señas colombiano a partir del análisis de señales electromiográficas utilizando redes neuronales artificiales. Se ha tomado como base el knowhow que el grupo de investigación UNITEL de la Facultad de Ingeniería de Telecomunicaciones tiene en cuanto al procesamiento y clasificación de señales EMG. Se utilizó la transformada Wavelet Packet Transform- WPT para construir una matriz de características que permitió crear seis escenarios de entrenamiento la red neuronal para la clasificación de gestos de la lengua de señas colombiana. Los resultados obtenidos fortalecen las investigaciones en esta línea de trabajo dentro del grupo de investigación UNITEL. El valor de precisión obtenido en cada uno de los escenarios usando validación cruzada y matrices de confusión permite medir indirectamente la reproducibilidad del clasificador, pues en cada de ellos la data de registros del EMG involucra de manera inter-sujeto los registros de los 13 sujetos. En conclusión, el análisis de señales electromiografías de miembro superior capturadas por la manilla Myo Armband mediante Redes Neuronales permite clasificar los gestos del alfabeto de la lengua de señas colombiano, teniendo en cuenta escenarios inter e intra sujetos.
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Se utilizó la transformada Wavelet Packet Transform- WPT para construir una matriz de características que permitió crear seis escenarios de entrenamiento la red neuronal para la clasificación de gestos de la lengua de señas colombiana. Los resultados obtenidos fortalecen las investigaciones en esta línea de trabajo dentro del grupo de investigación UNITEL. El valor de precisión obtenido en cada uno de los escenarios usando validación cruzada y matrices de confusión permite medir indirectamente la reproducibilidad del clasificador, pues en cada de ellos la data de registros del EMG involucra de manera inter-sujeto los registros de los 13 sujetos. En conclusión, el análisis de señales electromiografías de miembro superior capturadas por la manilla Myo Armband mediante Redes Neuronales permite clasificar los gestos del alfabeto de la lengua de señas colombiano, teniendo en cuenta escenarios inter e intra sujetos.Information Technologies generate inclusion spaces between deaf people and hearing people through the processing of images or signals acquired by devices such as Kinect, Leap Motion, video and image cameras, gloves with EMG sensors and / or the Myo Armband handle. The purpose of this project is to classify the 27 gestures of the Colombian sign language alphabet based on the analysis of electromyographic signals using artificial neural networks. It is based on the know-how that the research group UNITEL of the Faculty of Telecommunications Engineering has regarding the processing and classification of EMG signals. The Wavelet Packet Transform-WPT transform was used to build a matrix of characteristics that allowed creating six training scenarios for the neural network for the classification of gestures of the Colombian sign language. The results obtained strengthen research in this line of work within the UNITEL research group. The accuracy value obtained in each of the scenarios using crossvalidation and confusion matrices allows the reproducibility of the classifier to be measured indirectly, since in each of them the EMG record data involves inter-subject records of the 13 subjects. In conclusion, the analysis of upper limb electromyography signals captured by the yo Armband handle through Neural Networks allows classifying the gestures of the Colombian sign language alphabet, taking into account inter and intra subjects scenarios.Maestría en Redes y Sistemas de ComunicacionesMaestríaapplication/pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Clasificación de gestos de la lengua de señas colombiana a partir del análisis de señales electromiográficas usando redes neuronales artificialesmaster thesisTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisMaestría en Redes y Sistemas de ComunicacionesColombian sign languageLengua de Señas ColombianaMatlabRedes neuronalesValidación cruzadaWaveletsCRAI-USTA BucaramangaORIGINAL2018elvisgalvis.pdf2018elvisgalvis.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1394319https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/13021/1/2018elvisgalvis.pdf7e9ad1d1551fb935cd10b562195b2a13MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/13021/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open accessTHUMBNAIL2018elvisgalvis.pdf.jpg2018elvisgalvis.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5562https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/13021/3/2018elvisgalvis.pdf.jpgbfb4c25d854ab7ec62b7ee64d6f4092fMD53open access11634/13021oai:repository.usta.edu.co:11634/130212024-02-06 08:56:37.584open accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.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