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...

Descripción completa

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
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sordera
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description 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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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.Submitted by Repositorio Tesis USAT (repositoriotesis_admin@usat.edu.pe) on 2021-12-03T15:41:02Z No. of bitstreams: 1 TL_VasquezSotoMarco.pdf: 755004 bytes, checksum: 1fd4ae72e787659689fe8529058ecc36 (MD5)Approved for entry into archive by Repositorio Tesis USAT (repositoriotesis_admin@usat.edu.pe) on 2021-12-03T15:41:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TL_VasquezSotoMarco.pdf: 755004 bytes, checksum: 1fd4ae72e787659689fe8529058ecc36 (MD5)Made available in DSpace on 2021-12-03T15:41:19Z (GMT). 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