Herramienta computacional para la traducción de la lengua de señas colombiana a texto
Según los resultados reflejados en el estudio más reciente del Instituto Nacional para Sordos (INSOR), se plantea que en Colombia no se cuenta con las suficientes herramientas políticas e institucionales para garantizar una adecuada inclusión en ámbitos laborales y académicos de aquellos que padecen...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/30319
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/30319
- Palabra clave:
- Aprendizaje profundo
Clasificación de videos
Accesibilidad
Modelo
Capas Convolucionales
Lengua de señas Colombiana
Ingeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Lengua de señas - Traducción e interpretación
Redes de neuronas artificiales
Enseñanza con ayuda de computadores
Aprendizaje - Aspectos tecnológicos
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Según los resultados reflejados en el estudio más reciente del Instituto Nacional para Sordos (INSOR), se plantea que en Colombia no se cuenta con las suficientes herramientas políticas e institucionales para garantizar una adecuada inclusión en ámbitos laborales y académicos de aquellos que padecen dificultades auditivas. El desarrollo constante de nuevas tecnologías desempeña un papel importante en el área de la inclusión social de las personas con diferentes discapacidades; debido a esto, el presente trabajo tiene como propósito diseñar una herramienta computacional de traducción de la lengua de señas a texto escrito, en función de la evaluación de distintos modelos basados en el concepto de deep learning con la capacidad de realizar clasificaciones sobre videos de expresiones de la lengua de señas colombiana (LSC) a partir de la implementación de cuatro diferentes arquitecturas previamente entrenadas (DenseNet, MobileNet, Inception y EfficienNet), y una personalizada con capas convoluciones de tres dimensiones (Conv 3d), con el fin de establecer cuál de los modelos es el que proporciona los mejores resultados a la hora de identificar las diferentes señas correspondientes a los 12 meses del año expresadas en LSC, e incluirla como el eje central de la herramienta de traducción. La evaluación del rendimiento mostró que el mejor modelo fue el personalizado, pues logró reconocer la mayoría de las señas con una exactitud del 79% en el conjunto de validación. |
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El desarrollo constante de nuevas tecnologías desempeña un papel importante en el área de la inclusión social de las personas con diferentes discapacidades; debido a esto, el presente trabajo tiene como propósito diseñar una herramienta computacional de traducción de la lengua de señas a texto escrito, en función de la evaluación de distintos modelos basados en el concepto de deep learning con la capacidad de realizar clasificaciones sobre videos de expresiones de la lengua de señas colombiana (LSC) a partir de la implementación de cuatro diferentes arquitecturas previamente entrenadas (DenseNet, MobileNet, Inception y EfficienNet), y una personalizada con capas convoluciones de tres dimensiones (Conv 3d), con el fin de establecer cuál de los modelos es el que proporciona los mejores resultados a la hora de identificar las diferentes señas correspondientes a los 12 meses del año expresadas en LSC, e incluirla como el eje central de la herramienta de traducción. La evaluación del rendimiento mostró que el mejor modelo fue el personalizado, pues logró reconocer la mayoría de las señas con una exactitud del 79% en el conjunto de validación.According to the most recent study by the National Institute for the Deaf (INSOR), Colombia does not have enough political and institutional tools to guarantee adequate inclusion of people with hearing impairments in both academic and job-related fields. The ongoing development of new technologies plays an important role in social inclusion of people with different impairments; As a result, this paper aims to design a computational tool for the translation of sign language into text, based on the evaluation of different models built on the deep learning concept with the ability to perform classifications of Colombian Sign Language (CSL) video expressions through the implementation of four different pre-trained architectures (DenseNet, MobileNet, Inception and Efficiencies), MobileNet, Inception and EfficienNet), and a customized one with three-dimensional convolutional layers (Conv 3d), in order to define which of the models provides the best results when identifying the different LSC signs representing the 12 different months of the year, and to use it as the core of the translation tool. The performance evaluation showed that the best model was the personalized one, as it managed to recognize most of the signs with a 79% accuracy in the validation set.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje profundoClasificación de videosAccesibilidadModeloCapas ConvolucionalesLengua de señas ColombianaIngeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicasLengua de señas - Traducción e interpretaciónRedes de neuronas artificialesEnseñanza con ayuda de computadoresAprendizaje - Aspectos tecnológicosDeep learningAccessibilityVideo classificationModelConvolutional layersColombian sign languageHerramienta computacional para la traducción de la lengua de señas colombiana a textoComputer tool for colombian sign language to text translationbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALSuarezRiveraMichaelDanielGutierrezGarciaPedroAlejandro2022.pdfSuarezRiveraMichaelDanielGutierrezGarciaPedroAlejandro2022.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf2500181http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/30319/1/SuarezRiveraMichaelDanielGutierrezGarciaPedroAlejandro2022.pdfe96c13fe1e6229e48597857efd9455a1MD51open accesslicencia de publicacion.pdflicencia de publicacion.pdfLicencia de publicaciónapplication/pdf562827http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/30319/2/licencia%20de%20publicacion.pdf9c1d7653609c6f86b3a581b2f98c59fbMD52metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/30319/3/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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