Sistema Experto para la Identificación de Gestos del Lenguaje de Señas Colombiano

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dc.contributor.advisorBarrero Pérez, Jaime Guillermo
dc.contributor.authorNúñez López, Moisés
dc.contributor.evaluatorFajardo Ariza, Carlos Augusto
dc.contributor.evaluatorRodriguez Moreno, Edward Alfonso
dc.date.accessioned2022-09-08T21:40:30Z
dc.date.available2022-09-08T21:40:30Z
dc.date.created2022-09-06
dc.date.issued2022-09-06
dc.description.abstractEste trabajo es una propuesta para la aplicación de las redes neuronales en problemas de la sociedad, como es el caso de la comunicación para la población no oyente, por lo tanto, se exploraron algunas técnicas necesarias en el campo de la inteligencia artificial para diseñar alternativas de algoritmos con los que una Se puede construir un sistema inteligente, basado en la implementación del dispositivo \textit{Sipeed Maix-II}, para identificar los gestos de la lengua de señas colombiana, esto, a través de visión por computadora y nuevos avances en procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones.
dc.description.abstractenglishThis work is a proposal for the application of neural networks in problems of society, as is the case of communication for the non-hearing population, therefore, some necessary techniques in the field of artificial intelligence were explored to design alternatives of algorithms with which an intelligent system can be built, based on the implementation of the \textit{Sipeed Maix-II} device, to identify the gestures of the Colombian sign language, this, through computer vision and new advances in image processing and pattern recognition.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11302
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectRed
dc.subjectNeuronal
dc.subjectLenguaje
dc.subjectSeñas
dc.subjectSistema
dc.subjectEmbebido
dc.subject.keywordCNN
dc.subject.keywordLSTM
dc.subject.keywordYOLO
dc.subject.keywordMAIX II
dc.subject.keywordPython
dc.subject.keywordTensorflow
dc.subject.keywordKeras
dc.titleSistema Experto para la Identificación de Gestos del Lenguaje de Señas Colombiano
dc.title.englishExpert System for the Identification of Gestures of the Colombian Sign Language
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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