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Interfaz de accesibilidad para el reconocimiento de señas mediante modelos ocultos de Markov
Rivera López, Arturo Andrés
Tutor: Amaya Salazar, Jhon Edgar
Resumen
La comunicación a distancia es difícil e incluso inexistente para las personas sordas. Por esta razón, se desarrolla una interfaz de accesibilidad que reconoce señas para que personas sordas se puedan comunicar con oyentes a través de otro software de comunicación por voz. El sistema desarrollado utiliza el procesamiento de imágenes para reconocer gestos mediante modelos ocultos de Markov. Se genera un prototipo que integra un servicio de reconocimiento del habla, junto con un sintetizador de voz y el reconocimiento de lengua de señas. El prototipo logra establecer una conversación mediante la transformación de señas a voz y la conversión del habla en texto. Se logró obtener una tasa de efectividad del 93.75% en el reconocimiento de señas aisladas y se obtuvo resultados prometedores en el reconocimiento de señas continuas. Palabras clave: Reconocimiento de gestos, Modelos ocultos de Markov, Procesamiento de imágenes, Lengua de señas.
Palabras clave
Documento
Ficha original en el repositorio institucional de la UNET
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