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

Descripción del Articulo

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 alf...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
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
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description 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.
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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.The recognition of sign language gesture through image processing and Machine Learning has been widely studied in recent years. This article presents a dataset consisting of 2400 images of the static gestures of the Peruvian sign language alphabet, in addition to applying it to a recognition system of gestures using low resolution cameras. For the gesture recognition, the Histogram Oriented Gradient feature descriptor was used, along with 4 classification algorithms. The results showed that Histogram Oriented Gradient, along with Support Vector Machine, got the best result with an 89.46% accuracy and the system was able to recognize the gestures with variations of translation, rotation and scale.Tesisapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCProcesamiento de imágenesLenguaje de señasAprendizaje automáticoImage processingSign languageMachine learningReconocimiento de gestos estáticos del abecedario de la lengua de señas peruana utilizando cámaras de baja resoluciónRecognition of static gestures of the Peruvian sign language alphabet using low resolution camerasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de IngenieríaLicenciaturaCiencias de la ComputaciónLicenciado en Ciencias de la Computación2020-01-07T14:07:59Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionalCONVERTED2_36303852089-11-20Berru_NB.pdfBerru_NB.pdfapplication/pdf118988https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/8/Berru_NB.pdf137c8f8816b44c07dc174204ffeb67e5MD58falseTHUMBNAILBerru_NB.pdf.jpgBerru_NB.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg27777https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/7/Berru_NB.pdf.jpg794cfde03bbe503db692858516310ea4MD57false2089-11-20Berru_NB_Ficha.pdf.jpgBerru_NB_Ficha.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg78729https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/10/Berru_NB_Ficha.pdf.jpg4fe59f58c6e5ee445754feb8ff3beb4bMD510falseTEXTBerru_NB.pdf.txtBerru_NB.pdf.txtExtracted texttext/plain107627https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/6/Berru_NB.pdf.txt309c4eb02b0c4dc3174c977a81f3263aMD56false2089-11-20Berru_NB_Ficha.pdf.txtBerru_NB_Ficha.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/9/Berru_NB_Ficha.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD59falseORIGINALBerru_NB.pdfBerru_NB.pdfapplication/pdf2811983https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/3/Berru_NB.pdfa3d16fda09116e8378fbcdd9eeaaf68dMD53true2089-11-20Berru_NB.docxBerru_NB.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document3894438https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/4/Berru_NB.docx8a83bb040d3ad465db63d80c941764aaMD54false2089-11-20Berru_NB_Ficha.pdfBerru_NB_Ficha.pdfapplication/pdf85900https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/5/Berru_NB_Ficha.pdf3b10f68d449a28af4c8dd29eaaa907e9MD55falseLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81031https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/628221/1/license_rdf934f4ca17e109e0a05eaeaba504d7ce4MD51false10757/628221oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6282212025-07-20 18:52:31.188Repositorio académico upcupc@openrepository.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