Aplicación móvil basado en el reconocimiento de imágenes para apoyar el aprendizaje del lenguaje de señas de gestos estáticos en el Perú

Descripción del Articulo

La investigación se realizó con el fin de apoyar en el aprendizaje del lenguaje de señas que es el medio de comunicación más usado por las personas con discapacidad auditiva. Para ello se utilizó la Metodología General de Machine Learning, donde mediante el aprendizaje de máquinas, se creó un modelo...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Vasquez Soto, Marcos Joel
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
Repositorio:USAT-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/4061
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12423/4061
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sordera
Lenguaje por signos
Aplicaciones para móviles
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:La investigación se realizó con el fin de apoyar en el aprendizaje del lenguaje de señas que es el medio de comunicación más usado por las personas con discapacidad auditiva. Para ello se utilizó la Metodología General de Machine Learning, donde mediante el aprendizaje de máquinas, se creó un modelo predictivo que permite reconocer los gestos estáticos del lenguaje de señas peruano que comprende el abecedario. Este modelo fue integrado haciendo uso de la Metodología XP en una aplicación interactiva que permite el aprendizaje de dichos gestos. Así, el resultado obtenido permite a las personas una manera más sencilla de aprender dicho lenguaje desde la comodidad de la casa generando así una mayor inclusión para las personas con esta discapacidad.
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