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Título
Sign2Text. Utilización de técnicas de aprendizaje profundo para el reconocimiento de lengua de signos.
Autor(es)
Director(es)
Palabras clave
lengua de signos
Python
Pytorch
red neuronal convolucional
sign language
convolutional neural network
Fecha de publicación
2022-07
Resumen
[ES]La lengua de signos es utilizada por las personas con discapacidad auditiva con el fin
de comunicarse. Por norma general, las personas oyentes no tienen conocimiento de la
misma. Por ello se ha planteado desarrollar un sistema de transcripción automática que
permita a los oyentes que no conocen la lengua de signos comprender las palabras
signadas por una persona sorda.
Inicialmente se iba a utilizar un conjunto de datos con fragmentos de vídeo en los que
personas signan palabras concretas. Finalmente, se ha empleado un conjunto de
imágenes con los números del 0 al 9 en lengua de signos americana y se ha entrenado
una red neuronal convolucional para la clasificación de los signos. [EN]Sign language is used by people with hearing impairment in order to communicate.
Usually, people do not know this language. This is the reason why developing an
automatic transcription system that allows listeners, who do not know sign language to
understand the words signed by a deaf person, has been considered.
Initially, a dataset with short videos in which people sign specific words was going to be
utilized. Finally, a set of images with the numbers from 0 to 9 in American Sign Language
has been used and a convolutional neural network was trained to classify the signs.
Descripción
Trabajo de Fin de Grado. Grado en Ingeniería Informática. Curso académico 2021-2022.
URI
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