Construcción y entrenamiento de una red neuronal para la identificación de gestos

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dc.contributor.advisorBarrero Pérez, Jaime Guillermo
dc.contributor.authorÁvila Rey, Daniel Mauricio
dc.date.accessioned2024-03-04T01:11:54Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:11:54Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractA lo largo de la historia la comunidad sorda ha sido discriminada y aislada de la sociedad, su dificultad para establecer una comunicación con las personas oyentes de su entorno las ha convertido en un grupo vulnerable. Y si bien es cierto que en la actualidad existen métodos de enseñanza e inclusión que han ayudado en gran medida a los sordos, aun hoy el poder comunicarse adecuadamente con otras personas sigue siendo un reto. Es por esta razón que se propuso este proyecto, con el propósito de crear un sistema basado en redes neuronales convolucionales, que se ejecute sobre un sistema embebido y con la capacidad de identificar en tiempo real, gestos propios de la lengua de señas colombiana (LSC). Durante el desarrollo de este proyecto se construyó una base de datos de la LSC con aproximadamente 5300 imágenes divididas en 22 categorías que corresponden con los gestos inmóviles del alfabeto, con esta base de datos se entrenó un modelo basado en las arquitecturas MobileNetV1 y YOLO y se implementó en la tarjeta Sipeed Maix Bit. Obteniendo como resultado un sistema pequeño y económico capaz de captar una imagen, identificar un gesto y asignarle una categoría en el rango de los milisegundos con una precisión superior aceptable
dc.description.abstractenglishSince ancient times, deaf people have been mistreated and isolated from their communities due to their struggle to communicate with other people, hence becoming a vulnerable group. Even though nowadays there are many institutes and teaching methods developed specifically for their education and aimed to improve their life conditions, they keep being a vulnerable community who works hard to find equal opportunities. With that in mind was proposed this project, which has as its main goal the implementation of a system capable of performing realtime Colombian sign language (LSC) gesture detection on an embedded system. In order to achieve this goal, this project required the construction of a LSC dataset composed of about 5300 different pictures catalogued into 22 categories corresponding to each immobile alphabet letter hand sign. Using this dataset, a model based on the YOLO and MobileNetV1 architectures was trained and then implemented on a Sipeed Maix Bit board. The result of this implementation is a small and costeffective system capable of identifying and categorizing a hand gesture within the range of milliseconds keeping an acceptable level of accuracy
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/20.500.14071/40981
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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/4.0
dc.subjectRedes Neuronales Convolucionales
dc.subjectLenguaje de Señas
dc.subjectComputación OnEdge.
dc.subject.keywordConvolutional Neural Networks
dc.subject.keywordEdge Computing
dc.subject.keywordSign Language.
dc.titleConstrucción y entrenamiento de una red neuronal para la identificación de gestos
dc.title.englishConstruction and Training of a Neural Network for Gesture Recognition*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Electrónica