Sistema basado en Inteligencia artificial para la interpretación de lenguaje de señas en escolares con discapacidad auditiva

• Autores: Matos Caramutti, Jair Aaron, Maza Barrena, Holssen Jeffershon
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/132721
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/132721
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Lenguaje de señas; Discapacidad auditiva; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente trabajo de investigación, tiene como objetivo principal determinar la influencia del Sistema basado en inteligencia artificial para la interpretación del lenguaje de señas en escolares con discapacidad auditiva, este sistema se desarrolló, utilizando la metodología SCRUM, así mismo para la programación se usó Python, aprovechando las librerías de OpenCV para poder hacer uso en tiempo real de la cámara y captarlas en la computadora. Asimismo para el entrenamiento de las señas, se usó Yolo V4, ya que ayudó a la detección más precisa de la seña. Por otra parte, para esta investigación se plantearon 3 indicadores los cuales son Tiempo promedio en que los estudiantes se comunican los escolares, Fiabilidad de la Interpretación y la Precisión de la interpretación, los cuales fueron analizados mediante el programa SPSS, las fórmulas empleadas para estos indicadores se pueden observar (Anexo 1). Para la obtención de resultados, los datos que se recolectaron fueron a través de la ficha de observación, tanto antes como después de implementado el Sistema. Se llega a la conclusión con los resultados obtenidos que el Sistema basado en Inteligencia artificial para la interpretación de lenguaje de señas influye significativamente en escolares con discapacidad auditiva. ya que se obtuvo una reducción de 2.5 minutos para el tiempo promedio, se aumentó 18% de fiabilidad de la interpretación y se mejoró la presión de la interpretación en un 11%.