Computational Model for Sign Language Recognition in a Colombian Context
Este documento presenta la implementación de un software de reconocimiento de lenguaje de señas colombiano para personas sordas. Para este propósito, el Aprendizaje de Máquina será usado como base del sistema específico. Hoy en día no existe un repositorio público de imágenes o video que contenga es...
- Autores:
-
Ortiz-Farfán, Nelson
Camargo-Mendoza, Jorge E.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/4620
- Acceso en línea:
- https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1585
http://hdl.handle.net/20.500.12622/4620
- Palabra clave:
- Personas sordas
Aprendizaje de Maquina
modelo computacional
lenguaje de señas
Deaf people
Machine Learning
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sign language
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Personas sordas Aprendizaje de Maquina modelo computacional lenguaje de señas Deaf people Machine Learning computational model sign language |
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Deaf people Machine Learning computational model sign language |
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Este documento presenta la implementación de un software de reconocimiento de lenguaje de señas colombiano para personas sordas. Para este propósito, el Aprendizaje de Máquina será usado como base del sistema específico. Hoy en día no existe un repositorio público de imágenes o video que contenga estas señas ni la información necesaria para alcanzar esta meta, siendo uno de los principales impedimentos para iniciar la tarea. Por esta razón, se comenzó con la construcción de un repositorio. Pese a las dificultades de tiempo de los participantes, cinco personas realizaron las señas ante una cámara de video, de donde se obtuvieron las imágenes que compondrían el repositorio. Una vez hecho esto, las imágenes se usaron como datos de entrenamiento de un modelo computacional óptimo que puede predecir el significado de una nueva imagen presentada. Evaluamos el rendimiento del método utilizando medidas de clasificación y comparando diferentes modelos. La medición conocida como Accuracy fue un factor importante para medir los diferentes modelos obtenidos y así elegir el más adecuado. Los resultados muestran que es posible proporcionar nuevas herramientas a las personas sordas para mejorar la comunicación con otras personas que no conocen el lenguaje de señas. Una vez que se han elegido los mejores modelos, se prueban con nuevas imágenes, similares a las del entrenamiento, donde se puede ver que el mejor modelo logra una tasa de éxito de alrededor del 68 % de las 22 clases utilizadas en el sistema. |
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