Reconocimiento de gestos estáticos del abecedario de la lengua de señas peruana utilizando cámaras de baja resolución

• Autor: Berru Novoa, Bryan Jos
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/628221
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/628221
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento de imágenes; Lenguaje de señas; Aprendizaje automático; Image processing; Sign language; Machine learning

El reconocimiento de gestos del lenguaje de señas a través del procesamiento de imágenes y el aprendizaje automático han sido ampliamente estudiados en años recientes. En esta tesis se presenta un conjunto de datos que consta de 2400 imágenes de los gestos estáticos del lenguaje de señas peruano alfabeto, además de aplicarlo a un sistema de reconocimiento de gestos con cámaras de baja resolución. Para el reconocimiento de gestos, se utilizó el descriptor de características de Histograma de Gradientes Orientados, junto con 4 algoritmos de clasificación. Los resultados mostraron que utilizando el Histograma de Gradientes Orientados junto con el algoritmo de clasificación de Support Vector Machine, se obtuvo el mejor resultado con un accuracy de 89.46% y el sistema pudo reconocer los gestos con variaciones de traslación, rotación y escala.