Reconocimiento de gestos dinámicos de brazos en tiempo real para la implementación de un traductor de lengua de señas mediante cámaras de profundidad
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2019Autor(es)
Vargas Pablo, Pedro Emilio
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Mostrar el registro completo del ítemResumen
Según la World Federation of the Deaf, existen aproximadamente 70 millones de
personas a nivel mundial con deficiencias auditivas, de ellas un 80% no tiene acceso a la
educación y sólo 1 a 2% cuenta con formación en Lengua de Señas como medio de
comunicación. Sin embargo, enfrentan obstáculos para su desarrollo en la sociedad, por
lo cual se han establecido normativas a nivel mundial, pero en la práctica no son acatadas
por las entidades a pesar de su obligatoriedad. Una solución propuesta por el gobierno
nacional es ofrecer servicios de intérpretes como mediadores y facilitadores, sin embargo,
para el año 2013 sólo habían sido capaces de atender a no más del 10% de solicitantes,
considerando además que el servicio cuenta con un horario restringido y un trámite lento.
Frente a ello, allanar obstáculos de comunicación mediante un software traductor sería un
gran aporte social, supliendo en cierta medida el rol de los intérpretes y abriendo puertas
a quienes deseen superarse. Un tipo de planteamiento con notable actividad en los últimos
años es el reconocimiento de gestos mediante software basándose principalmente en la
obtención y procesamiento de datos a partir de imágenes de cámaras RGB y el empleo de
métodos probabilísticos (Principalmente HMM y Redes Neuronales), generando altos
costos computacionales y requiriendo mayor tiempo de desarrollo a cambio de una tasa
de reconocimiento aceptable. Como consecuencia, esta tesis propone el empleo de data
3D a partir de una cámara de profundidad, empleando DTW como método clasificador
para el reconocimiento de gestos. El presente proyecto ha logrado un porcentaje de
reconocimiento del 98.18%.
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