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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9905| Título : | Diseño de software para la detección de lenguaje de señas Mexicano utilizando la técnica de visión artificial |
| Autor : | Prado Nicolas, Vanessa |
| metadata.dc.subject.other: | software detección lenguaje de señas visión artificial redes neuronales |
| Fecha de publicación : | 2024-02-01 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico Superior de Teziutlán |
| Descripción : | El Lenguaje de Señas Mexicano (LSM) representa un medio esencial de comunicación para la comunidad de personas sordas en México, pero enfrenta desafíos notables en cuanto a su comprensión y difusión. La ausencia de herramientas efectivas y accesibles para interpretar el LSM en tiempo real genera limitaciones en la inclusión y la comunicación efectiva de las personas con discapacidad auditiva. La falta de soluciones precisas y accesibles para el reconocimiento del LSM destaca un vacío tecnológico crucial. Este estudio aborda la insuficiencia de una herramienta eficaz y precisa destinada a identificar y comprender el LSM en tiempo real. Se propone el diseño y entrenamiento de un algoritmo mediante redes neuronales con el objetivo de detectar el lenguaje de señas, brindando un respaldo valioso a las personas sordomudas. La obtención del conjunto de datos ordenados implica el entrenamiento del modelo para lograr un porcentaje aceptable de precisión, asegurando así su aprobación. Este enfoque busca futuras mejoras en esta área, al mismo tiempo que considera la optimización del equipo, dado que este puede constituir una variable que afecta el proceso de entrenamiento. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniería Mecatrónica |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
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