Modelo de identificación de señas y detección de mala postura en aprendizaje del abecedario de la lengua de señas colombiana basado en inteligencia computacional
Se propone un modelo de detección y corrección las señas estáticas dentro del abecedario de la LSC. Las señas se capturan haciendo uso de un dispositivo con cámara infrarroja llamado Leap Motion (LP), capaz de obtener de una forma gráfica la mano que se está visualizando frente a el. Para validar el...
- 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:11349/34451
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/34451
- Palabra clave:
- LSC
Leap motion
Redes neuronales
Máquinas de soporte vectorial
Bosques aleatorios
Modelo de aprendizaje conjunto
Sistema difuso
Ingeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas
Lengua de señas
Redes neurales (Informática)
Inteligencia artificial
Sistemas difusos
LSC
Leap motion
Neural networks
Support vector machine
Random forest
Stacking
Fuzzy system
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional