La investigación se enfoca en el desarrollo de un prototipo que permita reconocer una señal básica (cualquier letra estática del abecedario de lenguaje de señas peruano) capturada por webcam basándose en la lengua de señas del Perú dentro de un tiempo corto estimado. El prototipo utiliza la tecnología de Machine Learning usando una Convolutional Neural Network (CNN), en español llamada red neuronal convolucional de tres capas y Support Vector Machine (SVM) para la segunda fase; La primera capa de la CNN definida como “HandSegNet” ubica y aísla a la mano a detectar, la segunda capa definida como “PoseNet” que usa algoritmos de detección de puntos clave obtenidos de una imagen 2D RGB y la tercera capa deriva estos puntos base más el punto de vista de la cámara, considerando iluminación, perspectiva y giro a un plano 3D obtenidos a partir del paper “Learning to Esti...