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Título : Diseño e implementación de un sistema traductor de lengua de señas mediante inteligencia artificial para personas con discapacidad auditiva
Autor : Inca Balseca, Deysi Vilma
Andrade Guaraca, Valeria Esthefanía
Palabras clave : LENGUA DE SEÑAS
DISCAPACIDAD
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REDES NEURONALES
Fecha de publicación : 28-mar-2022
Editorial : Riobamba, Universidad Nacional de Chimborazo
Resumen : RESUMEN: El presente proyecto de investigación denominado “Diseño e implementación de un sistema traductor de lengua de señas mediante inteligencia artificial para personas con discapacidad auditiva” tiene como objetivo aprovechar la evolución de la tecnología para disminuir las barreras de comunicación existentes entre personas oyentes y personas que padecen discapacidad auditiva, estas barreras impiden que las personas puedan interactuar con su entorno y dificultan su desenvolvimiento en los diferentes ambientes educativos, laborales y sociales. Ante la falta de atención en estos grupos vulnerables se desarrolla un sistema que permite la traducción de la lengua de señas de manera que agilice el proceso de comunicación, para ello se utiliza la inteligencia artificial que es uno de los avances tecnológicos que está mejorando la calidad de vida de las personas. También se emplearon redes neuronales que por medio de un entrenamiento previo pueden realizar una cantidad de tareas teniendo resultados con gran precisión. Para llevar a cabo el entrenamiento de la red neuronal fue necesaria la utilización de varias herramientas y algoritmos que optimicen ciertos procesos y brinden soluciones rápidas, siendo una de ellas Mediapipe que facilita la detección de la mano a partir de los fotogramas que capte el sistema, esto lo realiza gracias a los modelos de aprendizaje automático que posee, donde cada fotograma es procesado para obtener información importante acerca de los puntos de referencia de la mano, siendo 21 puntos los que se pueden extraer de la mano y cada uno conformado por coordenadas X, Y y Z que son la posición de cada falange o nudillo de la mano. Esta información posteriormente es procesada y almacenada para ocuparla en el entrenamiento de la red neuronal. En base a los resultados obtenidos se comprueba que el sistema implementado funciona de manera correcta y es una herramienta de gran ayuda para las personas con discapacidad auditiva permitiendo que mejore su comunicación con un alto nivel de confiabilidad, en condiciones lumínicas buenas el sistema detecta el 94,46%, mientras que en condiciones lumínicas regulares detecta el 92,08% y finalmente en condiciones lumínicas malas detecta el 89,15% de los gestos realizados.
Descripción : This research project called "Design and implementation of a sign language translator system through artificial intelligence for people with hearing disabilities" aims to take advantage of the evolution of technology to reduce the communication barriers between hearing people and people who suffer from hearing loss. Hearing disability prevents people from interacting with their environment and hinders their development in different educational, work, and social environments. Given the lack of attention to these vulnerable groups, a system is developed that allows sign language translation to speed up the communication process, which is why artificial intelligence is used, one of the technological advances that improve the quality of people's lives. Neural networks were also used that, through prior training, can perform a number of tasks, obtaining results with great precision. To carry out the neural network training, it was necessary to use several tools and algorithms that optimize specific processes and provide quick solutions, one of them being Mediapipe, which facilitates the detection of the hand from the frames captured by the system. This is done thanks to the automatic learning models it has. Each frame is processed to obtain important information about the reference points of the hand, with 21 points being those that can be extracted from the hand and each one made up of coordinates X, Y, and Z that they are the position of each phalanx or knuckle of the hand. This information is later processed and stored to be used in the training of the neural network. Based on the results obtained, it is verified that the implemented system works correctly and is a beneficial tool for people with hearing disabilities. It allows them to improve their communication with a high level of reliability in good lighting conditions; the system detects 94 .46%, while in normal light conditions, it detects 92.08%. Finally, it detects 89.15% of bad light conditions the gestures made.
URI : http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/8817
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones

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