Desarrollo de guantes traductores de lengua de señas colombiana a lengua natural

En la actualidad, el mundo en constante desarrollo donde se exigen diferentes capacidades para adaptarse, la correcta comunicación es indispensable y fundamental. Cada sector ya sea en un ámbito social, económico o cultural, requiere de una serie de mensajes en cualquier formato que permitan la tran...

Full description

Autores:
Hernández Samacá, Silvia Fernanda
Calderón Quintero, Oscar Duván
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/16875
Palabra clave:
Mechatronic
Translator gloves
Language translators
Transmission of ideas
Software development
Programming
Sensors
Prototype development
Electrical circuits
Mecatrónica
Desarrollo de software
Programación
Sensores
Desarrollo de prototipos
Circuitos eléctricos
Guantes traductores
Traductores de lengua
Transmisión de ideas
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description En la actualidad, el mundo en constante desarrollo donde se exigen diferentes capacidades para adaptarse, la correcta comunicación es indispensable y fundamental. Cada sector ya sea en un ámbito social, económico o cultural, requiere de una serie de mensajes en cualquier formato que permitan la transmisión de ideas, esto con el fin de asegurar un acuerdo entre las partes involucradas. Los resultados obtenidos en el diseño y validación de guantes traductores de lengua de señas colombiana (LSC) a lengua natural. Sensores MPU6050 captan el movimiento de los dedos y la tarjeta TCA9548a permite multiplexar los datos. Además, una placa Arduino Uno preprocesa los datos los cuales son interpretados en la Raspberry Pi haciendo uso de estadísticos de tendencia central, Principal Component Analysis (PCA), y una estructura de red neuronal para el reconocimiento de patrones (Pattern Recognition); por último, la seña realizada se reproduce en formato de audio. La metodología que se desarrolla a continuación se enfoca en la traducción de ciertas palabras previamente seleccionadas, obteniendo en promedio, un porcentaje de clasificación del 88.97%.
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La metodología que se desarrolla a continuación se enfoca en la traducción de ciertas palabras previamente seleccionadas, obteniendo en promedio, un porcentaje de clasificación del 88.97%.INTRODUCCIÓN 16 OBJETIVOS 17 Objetivo general 17 Objetivos específicos 17 1. MARCO REFERENCIAL E INGENIERÍA DE DETALLE 18 1.1. CARACTERÍSTICAS Y CLAVES DESCRIPTIVAS DE LA LENGUA DE SEÑAS COLOMBIANA (LSC) 18 1.1.1. Lengua de señas 18 1.1.1.1. Dactilología 18 1.1.1.2. Ideograma 19 1.1.1.3. Diccionario LSC 20 1.2. TECNOLOGÍAS APLICADAS PARA LA TRADUCCIÓN DE LA LENGUA DE SEÑAS 21 1.2.1. Reconocimiento de imágenes 21 1.2.2. Prototipos con guantes 22 1.3. DISEÑO E INSTRUMENTACIÓN 22 1.3.1. Arduino Uno 23 1.3.1.1. Protocolo de comunicación 24 1.3.2. Raspberry Pi 3B 25 Firmado digitalmente por Nayibe Chio Cho Fecha:3 1.3.2.1. Pines GPIO 27 1.3.2.2. Comunicación Raspberry Pi 3B - Arduino 27 1.3.3. Sensor MPU6050 28 1.3.3.1. Caracterización 30 1.3.3.2. Distribución 31 1.3.4. Módulo TCA9548a 32 1.3.5. Circuito impreso y pines JST 35 1.3.6. Modelado prototipo guante derecho 35 1.4. ADQUISICIÓN Y TRATAMIENTO DE LA SEÑAL 40 1.4.1. Lectura de datos 40 1.4.2. Mapeo de datos 41 1.4.3. Filtro EMMA 42 2. ALGORITMO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL 52 2.1. ALGORITMO DE CLASIFICACIÓN 52 2.1.1. Normalizado y extracción de datos estadísticos 53 2.1.2. Reducción de dimensionalidad (método PCA) 60 2.1.2.1. Reducción PCA datos individuales 62 2.1.3. Red neuronal 63 2.1.3.1. Función Tansig 64 2.1.3.2. Función Softmax 65 2.1.3.3. Algoritmo de entrenamiento 65 2.1.3.3.1. Backpropagation 66 2.1.3.3.2. Gradiente conjugado escalado 66 2.1.4. Diseño de la red neuronal 66 2.1.5. Clasificador 75 2.1.5.1. Implementación del periférico 77 2.2. ENTRENAMIENTO 78 2.2.1. Protocolo experimental 78 2.2.2. Bases de datos 79 3. VALIDACIÓN 83 3.1. Validación teórica Matlab-Simulink 83 3.1.1. Método alfabeto 84 3.1.2. Método palabras 87 3.1.3. Análisis de resultados 88 3.2. Validación experimental 89 3.2.1. Validación Python - manual 89 3.2.1.1. Análisis de resultados 92 3.2.2. Validación sistema embebido (tiempo real) 96 3.2.2.1. Análisis de resultados 99 CONCLUSIONES 102 TRABAJOS A FUTURO 104 BIBLIOGRAFÍA 105PregradoIn a constantly developing world where different capabilities are required to adapt, proper communication is essential and fundamental. Each sector, whether in a social, economic, or cultural environment, requires a series of messages in any format that allow the transmission of ideas, to ensure an agreement between the parties involved. The results obtained in the design and validation of translating gloves from Colombian Sign Language (CSL) to natural language. MPU6050 sensors capture the movement of the fingers and the TCA9548a board allows multiplexing the data. In addition, an Arduino Uno board preprocesses the data which are interpreted in the Raspberry Pi using central tendency statistics, Principal Component Analysis (PCA), and a neural network structure for pattern recognition (Pattern Recognition); finally, the sign made is reproduced in audio format. The methodology developed below focuses on the translation of certain previously selected words, obtaining an average classification rate of 88.97%.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Desarrollo de guantes traductores de lengua de señas colombiana a lengua naturalDevelopment of translator gloves from Colombian sign language to natural languageIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicTranslator glovesLanguage translatorsTransmission of ideasSoftware developmentProgrammingSensorsPrototype developmentElectrical circuitsMecatrónicaDesarrollo de softwareProgramaciónSensoresDesarrollo de prototiposCircuitos eléctricosGuantes traductoresTraductores de lenguaTransmisión de ideasArduino[1]. 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