Interfaz gráfica para traducción de lengua de señas colombiano (LSC) usando Python / César Augusto Cerón Manrique,Tannia Lucía Hernández Rojas; Director Faiber Ignacio Robayo Betancourt
By: Cerón Manrique, César Augusto [autor]
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Contributor(s): Hernández Rojas, Tannia Lucía [autor] | Robayo Betancourt, Faiber Ignacio [Director].
Neiva: Universidad Surcolombiana, 2022Description: 1 CD-ROM (63 páginas); ilustraciones en general, tablas o cuadros; 12 cm.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Ingeniería Electrónica -- Lengua de señas | Inteligencia artificial - Interfaz gráfica -- PythonDDC classification: Th IE 0381 | Item type | Current location | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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e-Tesis
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Biblioteca Central | Tesis y Trabajos de Grado | Th IE 0381 (Browse shelf) | Ej.1 | Available | 900000024246 | ||
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e-Tesis
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Biblioteca Central | Tesis y Trabajos de Grado | Th IE 0381 (Browse shelf) | Ej.2 | Available | 900000024247 |
Tesis Ingeniero Electrónico Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica 2022
Objetivos, general, específicos -- Fundamentos básicos, lengua de señas colombiana, visión por computador, inteligencia artificial, aprendizaje profundo, python, opencv, tkinter -- Adquisición de datos -- Diseño de la red neuronal convolucional -- Reconocimiento de la mano, mediapipe, detección de la mano, extracción de coordenadas, región de la mano -- Interfaz (Guía de uso) -- Resultados -- Conclusiones -- Discusiones y trabajo futuros
"El objetivo de este proyecto es crear una interfaz gráfica que realice la traducción del lenguaje de señas colombiano mediante el uso del lenguaje de programación Python aplicado al desarrollo de redes neuronales convolucionales.
Este trabajo se realiza con el fin de mitigar las dificultades que se presentan en una comunicación entre personas con y sin dificultades auditivas. Para cumplir este propósito se crea un amplio conjunto de datos capturando alrededor de 5000 imágenes por seña. Con este conjunto se diseña una red neuronal convolucional de 13 capas que permite entrenar el modelo el cual realiza la predicción de la seña.
La interfaz se ejecuta en tiempo real con un botón de encendido y apagado de la cámara para iniciar y finalizar la predicción y cuenta con diferentes botones interactivos que permiten al usuario conocer el uso y funcionamiento de la interfaz, además de permitir mediante botones conocer cuál es la representación de cada letra del alfabeto en lengua de señas, haciendo la aclaración que solo se trabaja con 21 de las 27 letras del alfabeto, debido a que su traducción es una seña estática.
Este proyecto representa una contribución en la inclusión de personas con discapacidad auditiva, generando una reducción a la brecha social presente en esta minoría. Además, de su contribución al campo tecnológico, en especial en el proceso de innovación e inmersión a la inteligencia artificial en la región del Huila."
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