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dc.contributor.advisorOrozco Gómez, Diego Hernando-
dc.contributor.authorBenítez González, Daniela-
dc.date.accessioned2021-09-14T16:52:16Z-
dc.date.available2021-09-14T16:52:16Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/1059-
dc.description.abstractResumen: Las personas sordas y las oyentes han tenido problemas con la comunicación mediante el lenguaje de señas y por eso ha sido difícil que se logre un entendimiento mutuo. Este proyecto permite iniciar la búsqueda de la solución a dicho problema, para esto se implementó un algoritmo que reconoce 9 frases de cortesía (adiós, bienvenido, con gusto, gracias, hola, perdón, permiso, por favor, que tal) mediante videos que se procesaron para obtener fotogramas y con ayuda de una red neuronal convolucional ResNet50 se hizo el entrenamiento, la validación y las pruebas del sistema para reconocer cual es la seña de la frase que se está mostrando. Con esta información el algoritmo crea un modelo que permite altos porcentajes de precisión como resultado del proceso de reconocimiento en un rango de 92% a 100%.en_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_ES
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherInstitución Universitaria Pascual Bravoen_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/en_ES
dc.sourceInstitución Universitaria Pascual Bravoen_ES
dc.sourceRI-IUPBen_ES
dc.subjectArneses de seguridaden_ES
dc.subjectLenguaje de señasen_ES
dc.subjectRedes neuronalesen_ES
dc.subjectPython (Lenguaje de programación)en_ES
dc.titleIdentificación del lenguaje de señas para sordos a través de una red neuronal por medio de pythonen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecen_ES
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaen_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaen_ES
dc.type.contentTextspa
dc.thesis.degreePregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fen_ES
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPen_ES
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoen_ES
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/en_ES
dc.publisher.placeMedellín, Colombiaen_ES
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaen_ES
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingeniería. Tecnología en Desarrollo de Softwareen_ES
thesis.degree.grantorInstitución Universitaria Pascual Bravoen_ES
thesis.degree.levelPregardoen_ES
thesis.degree.nameTecnólogo (a) en Desarrollo de Softwareen_ES
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2en_ES
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/monographen_ES
dc.description.abstractengAbstract: Deaf and hard of hearing people have had trouble communicating using sign language and so mutual understanding has been difficult to achieve. This project allows starting the search for the solution to this problem, for this an algorithm was implemented that recognizes 9 courtesy phrases (goodbye, welcome, with pleasure, thank you, hello, sorry, permission, please, how are you) through videos that they were processed to obtain frames and with the help of a convolutional neural network ResNet50 the training, validation and tests of the system were carried out to recognize which is the sign of the phrase that is being displayed. With this information, the algorithm creates a model that allow high percentages of precision as a result of the recognition process in a range of 92% to 100%.en_ES
Aparece en las colecciones: Tecnología en Desarrollo de Software

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