Lectura y procesamiento de gestos musculares para interfaz entre un computador y personas con discapacidad en extremidades superiores
El trabajo de investigación se centró en el desarrollo de un dispositivo de asistencia que actúa como interfaz entre una computadora y personas con discapacidades en las extremidades superiores, utilizando gestos inspirados en el alfabeto Morse. Se seleccionaron componentes como la Raspberry Pi Pico...
- Autores:
-
Navarro Herrera, Holger
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/9699
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/9699
- Palabra clave:
- Machine learning
Programación
Sistema Embebido
Tarjeta de desarrollo
TinyML.
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2024
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El trabajo de investigación se centró en el desarrollo de un dispositivo de asistencia que actúa como interfaz entre una computadora y personas con discapacidades en las extremidades superiores, utilizando gestos inspirados en el alfabeto Morse. Se seleccionaron componentes como la Raspberry Pi Pico, el sensor MyoWare y la plataforma Edge Impulse para crear un sistema capaz de clasificar gestos musculares con una precisión del 93.3%. Aunque se detectaron errores de clasificación en algunos gestos, el dispositivo demostró ser efectivo al traducir gestos en eventos de teclado, siendo compatible con diversos sistemas operativos. |
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Aunque se detectaron errores de clasificación en algunos gestos, el dispositivo demostró ser efectivo al traducir gestos en eventos de teclado, siendo compatible con diversos sistemas operativos.El trabajo de investigación se centró en el desarrollo de un dispositivo de asistencia que actúa como interfaz entre una computadora y personas con discapacidades en las extremidades superiores, utilizando gestos inspirados en el alfabeto Morse. Se seleccionaron componentes como la Raspberry Pi Pico, el sensor MyoWare y la plataforma Edge Impulse para crear un sistema capaz de clasificar gestos musculares con una precisión del 93.3%. Aunque se detectaron errores de clasificación en algunos gestos, el dispositivo demostró ser efectivo al traducir gestos en eventos de teclado, siendo compatible con diversos sistemas operativos.PregradoIngeniero(a) Electrónico(a)82 páginas. 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