Traductor de letras en lenguaje de señas con redes neuronales convolucionales

Este documento presenta el desarrollo de un traductor de lenguaje de señas acotado al reconocimiento de las letras estáticas del abecedario del Lenguaje de Señas Estadounidense (ASL según sus siglas en Inglés) utilizando Redes Neuronales Convolucionales (CNN según sus siglas en Inglés) como método para el reconocimiento visual, a través del uso de una webcam de cada una de las señas. No obstante, aunque el proyecto abarca todas las letras del abecedario exceptuando la J y la Z se asignaron 2 señas no oficiales a estas letras para representar el completo manejo del abecedario. El modelo utilizado para este proyecto es ResNet50 de Keras Applications, un modelo disponible para el público utilizado en predicción, extracción de características y fine-tuning.

• Autores: Ortiz García, Cristian Daniel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53437
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/53437
• Palabra clave: Lenguaje por señas; Redes neuronales convolucionales; Traductores; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf