Diseño e implementación de un sistema de traducción de lenguaje de señas dactilológico a lenguaje natural escrito para personas no hablantes mediante visión artificial.
En la actualidad, la falta de un sistema de traducción limita la comunicación y el aprendizaje de las personas no hablantes en diferentes ámbitos. Se hace evidente la necesidad de desarrollar e implementar soluciones tecnológicas, por lo tanto, el diseño e implementación de un Sistema de Traducción...
Պահպանված է:
| Հիմնական հեղինակ: | |
|---|---|
| Ձևաչափ: | bachelorThesis |
| Լեզու: | spa |
| Հրապարակվել է: |
2024
|
| Խորագրեր: | |
| Առցանց հասանելիություն: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21433 |
| Ցուցիչներ: |
Ավելացրեք ցուցիչ
Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!
|
Ավելացրեք ցուցիչ | Ամփոփում: | En la actualidad, la falta de un sistema de traducción limita la comunicación y el aprendizaje de las personas no hablantes en diferentes ámbitos. Se hace evidente la necesidad de desarrollar e implementar soluciones tecnológicas, por lo tanto, el diseño e implementación de un Sistema de Traducción de lenguaje de señas dactilológico a lenguaje natural escrito para personas no hablantes mediante visión artificial se plantea como una solución. La metodología implementada tuvo un enfoque cualitativo y cuantitativo, se utilizó Mediapipe, que es una biblioteca que facilita la detección, seguimiento y reconocimiento de la mano a partir de fotogramas para obtener información sobre 21 puntos de referencia de la mano (coordenadas X, Y e Z) que corresponden a las falanges y nudillos. La población de estudio fueron los estudiantes y docentes de la Unidad Educativa Especializada sordos de Chimborazo, siendo fundamental la aplicación de una investigación documental y de campo para obtener información de la correcta articulación del alfabeto dactilográfico ecuatoriano. Los resultados obtenidos de la matriz de confusión confirman la eficiencia en cuanto a rendimiento del sistema de traducción dando un desempeño general del 100%. El Sistema fue evaluado en diferentes condiciones lumínicas, en condiciones óptimas (más de 1000 lux), se logra una detección del 100% de los gestos. En condiciones moderadas (100 a 900 lux), la precisión se mantiene alta con un 94% de detección. Incluso en condiciones de baja luminosidad (menos de 100 lux), el sistema conserva una buena capacidad de detección con un 88%. Su alta precisión y confiabilidad en la detección de gestos les permite interactuar con fluidez y seguridad en diversos contextos, desde conversaciones casuales hasta entornos académicos y profesionales. |
|---|