Visión artificial para el reconocimiento del lenguaje de señas.

Sivisapa Aguilera, Luis Germán

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.advisor	Paz Arias, Henrry Patricio	-
dc.contributor.author	Sivisapa Aguilera, Luis Germán	-
dc.date.accessioned	2016-06-22T19:00:58Z	-
dc.date.available	2016-06-22T19:00:58Z	-
dc.date.issued	2014	-
dc.identifier.uri	http://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/14233	-
dc.description	The present research work aims to perform the implementation of a tool that facilitates the learning of sign language in real time, through the use of computer vision techniques and digital image processing. The methodology of programming employed is the methodology RAD (Rapid Application Development), due to the system was planned for a limited development time, and it was required the user interaction with the developers. For hand recognition algorithm was performed to pursue segmented objects through color, in the same way for prediction where the algorithm of classification are used the KNN (K-Nearest Neighbors) and SVM (Support Vector Machine) because they are frequently used in the development of this kind of systems, these two algorithms were combined to reduce the error rate and for getting a higher percentage of correct answers during the prediction. In the results the processes used to develop the system according to the stablished requirements initially by members of the Association of Deaf people of Loja named “Virgen del Cisne" are detailed. The importance of this research is in the employing of free software tools for the development of the project, so the system don´t require hardware or software components with powerful features, making it suitable for an efficient distribution.	es_ES
dc.description.abstract	El desarrollo del presente Trabajo de Titulación tiene como finalidad realizar la implementación de una herramienta que facilite el aprendizaje del lenguaje de señas en tiempo real, a través del empleo de técnicas de visión artificial y procesamiento digital de imágenes. La metodología de programación empleada es la metodología RAD (Rapid Application Development), ya que el sistema a realizar estaba planificado para un tiempo de desarrollo limitado, y se requería de la interacción de los usuarios con los desarrolladores. Para el reconocimiento de la mano se realizó un algoritmo para seguir objetos segmentados a través del color, al igual que para la predicción se hace uso de los algoritmos de clasificación el KNN (K-Nearest Neighbors) y SVM (Support Vector Machine), ya que son empleados con frecuencia en el desarrollo de este tipo de sistemas, estos dos algoritmos fueron combinados para reducir el porcentaje de error y obtener un mayor porcentaje de aciertos durante la predicción. En los resultados se detallan los procesos utilizados para el desarrollo del sistema de acuerdo a los requerimientos planteados inicialmente por los miembros de la asociación de Sordos de Loja “Virgen del Cisne”. La importancia de esta investigación radica en el empleo de herramientas de software libre para el desarrollo del proyecto, de esta manera el sistema no requiere de componentes hardware o software con características potentes, lo que lo hace adecuado para una eficiente distribución.	es_ES
dc.format.extent	150 p.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/	es_ES
dc.subject	<VISIÓN ARTIFICIAL> <HERRAMIENTAS OPENCV> <INTELIGENCIA ARTIFICIAL> <ELEMENTOS PARA EMPLEO DE LA VISIÓN ARTIFICIAL> <LENGUAJES DE SEÑAS>	es_ES
dc.title	Visión artificial para el reconocimiento del lenguaje de señas.	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
Aparece en las colecciones:	TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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