Aplicación para traducción en tiempo real del abecedario de lengua de señas mexicana mediante técnicas de aprendizaje automático con Scikit-learn

Abstract

Resumen Las dificultades que presenta una persona con discapacidad auditiva es amplia al estar en una sociedad planteada para personas oyentes lo que puede dificultar su correcta integración a actividades cotidianas. Esta tesis aborda la capacidad del uso de tecnología de visión artificial mediante un sistema de entrenamiento automático para la generación de modelos de reconocimiento -Scikit-learn-, el cual es utilizado con el fin del reconocimiento del abecedario de la lengua de señas mexicana. Permitiendo que personas sin conocimiento del lenguaje de señas comprendan, mediante lectura en un monitor y audio, a una persona que se comunica deletreando en Lengua de Señas Mexicana. 3 Que si bien, no se trata de algo que pueda usarse de forma óptima en un entorno cotidiano al solo detectar letras, presenta bases para poder reconocer movimientos más complejos sin tener que utilizar técnicas de redes neuronales (computacionalmente más complejas) como un un modelo KERAS. Palabras clave: Scikit-learn, lengua de señas mexicano, traductor.