Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/1059
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.rights.license | Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores. | spa |
dc.contributor.advisor | Orozco Gómez, Diego Hernando | - |
dc.contributor.author | Benítez González, Daniela | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-14T16:52:16Z | - |
dc.date.available | 2021-09-14T16:52:16Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/1059 | - |
dc.description.abstract | Resumen: 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.mimetype | application/pdf | en_ES |
dc.language.iso | spa | en_ES |
dc.publisher | Institución Universitaria Pascual Bravo | en_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | en_ES |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/ | en_ES |
dc.source | Institución Universitaria Pascual Bravo | en_ES |
dc.source | RI-IUPB | en_ES |
dc.subject | Arneses de seguridad | en_ES |
dc.subject | Lenguaje de señas | en_ES |
dc.subject | Redes neuronales | en_ES |
dc.subject | Python (Lenguaje de programación) | en_ES |
dc.title | Identificación del lenguaje de señas para sordos a través de una red neuronal por medio de python | en_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_16ec | en_ES |
dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | en_ES |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | en_ES |
dc.type.content | Text | spa |
dc.thesis.degree | Pregrado | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | en_ES |
dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TP | en_ES |
dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | en_ES |
dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | en_ES |
dc.publisher.place | Medellín, Colombia | en_ES |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | en_ES |
thesis.degree.discipline | Facultad de Ingeniería. Tecnología en Desarrollo de Software | en_ES |
thesis.degree.grantor | Institución Universitaria Pascual Bravo | en_ES |
thesis.degree.level | Pregardo | en_ES |
thesis.degree.name | Tecnólogo (a) en Desarrollo de Software | en_ES |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | en_ES |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/monograph | en_ES |
dc.description.abstracteng | Abstract: 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 |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
Rep_IUPB_Tec_Des_Sof_Lenguaje_Señas.pdf Restricted Access | 431,82 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
Este ítem está protegido por copyright original |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons