Conversión del lenguaje de señas a voz
Descripción del Articulo
El presente trabajo usa ¡os métodos de procesamiento de imagen y redes neuronales. Para clasificar los patrones del lenguaje de señas, se ha implementado en Matlab un conjunto de funciones para tal fin. Nuestro vocabulario del lenguaje de señas está compuesto de 24 letras pertenecientes al abecedari...
| Autores: | , |
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| Fecha de Publicación: | 2007 |
| Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
| Repositorio: | UNI-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/13992 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14076/13992 https://doi.org/10.21754/tecnia.v17i1.377 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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El presente trabajo usa ¡os métodos de procesamiento de imagen y redes neuronales. Para clasificar los patrones del lenguaje de señas, se ha implementado en Matlab un conjunto de funciones para tal fin. Nuestro vocabulario del lenguaje de señas está compuesto de 24 letras pertenecientes al abecedario, este trabajo considera solo aquellos gestos que no presentan movimiento, nuestro hardware son una cámara digital y una PC. |
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Del Carpio Salinas, Jorge AlbertoMescco Mizares, Amilcaramescco@yahoo.esDel Carpio Salinas, Jorge AlbertoDel Carpio Salinas, Jorge Alberto2018-09-24T20:27:14Z2018-09-24T20:27:14Z2007-06-01Del Carpio Salinas, J., & Mescco Mizares, A. (2007). Conversión del lenguaje de señas a voz. TECNIA, 17(1). https://doi.org/10.21754/tecnia.v17i1.3772309-0413http://hdl.handle.net/20.500.14076/13992TECNIAhttps://doi.org/10.21754/tecnia.v17i1.377El presente trabajo usa ¡os métodos de procesamiento de imagen y redes neuronales. Para clasificar los patrones del lenguaje de señas, se ha implementado en Matlab un conjunto de funciones para tal fin. Nuestro vocabulario del lenguaje de señas está compuesto de 24 letras pertenecientes al abecedario, este trabajo considera solo aquellos gestos que no presentan movimiento, nuestro hardware son una cámara digital y una PC.This work uses the image processing methods and neural network to classify the sign language patterns, a set offunction had been implemented in Matlab to achieve our goal. Our vocabulary of sign language are composed of 24 letters belong to the alphabet, this work considers only those gestures without movement, our hardware are a digital camera and a PC.Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2018-09-24T20:27:14Z No. of bitstreams: 1 TECNIA_Vol.17-n1-Art. 9.pdf: 10255434 bytes, checksum: 24e1936083ec647b6b8c693a5506b315 (MD5)Made available in DSpace on 2018-09-24T20:27:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TECNIA_Vol.17-n1-Art. 9.pdf: 10255434 bytes, checksum: 24e1936083ec647b6b8c693a5506b315 (MD5) Previous issue date: 2007-06-01Revisión por paresapplication/pdfspaUniversidad Nacional de IngenieríaVolumen;17Número;1http://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/377info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de IngenieríaRepositorio Institucional - UNIreponame:UNI-Tesisinstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNISeñasLenguaje de señasRedes neuronalesConversión del lenguaje de señas a vozConversion of sign language to voiceinfo:eu-repo/semantics/articleTEXTTECNIA_Vol.17-n1-Art. 9.pdf.txtTECNIA_Vol.17-n1-Art. 9.pdf.txtExtracted texttext/plain8http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/13992/3/TECNIA_Vol.17-n1-Art.%209.pdf.txt8d1b69dd9bdc9df4a8073c7a8193c7afMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/13992/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALTECNIA_Vol.17-n1-Art. 9.pdfTECNIA_Vol.17-n1-Art. 9.pdfapplication/pdf10255434http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/13992/1/TECNIA_Vol.17-n1-Art.%209.pdf24e1936083ec647b6b8c693a5506b315MD5120.500.14076/13992oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/139922022-05-18 18:50:37.733Repositorio Institucional - UNIrepositorio@uni.edu.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 |
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