Detección y clasificación de objetos aplicado a un área de investigación: reconocimiento de la lengua de señas mexicana

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dc.contributor.advisorMartínez-Sánchez, Víctor H.
dc.contributor.authorJaime-Gaytán, Cristian E.
dc.date.accessioned2023-12-04T20:52:10Z
dc.date.available2023-12-04T20:52:10Z
dc.date.issued2023-05
dc.descriptionEl presente trabajo de maestría se enfoca en el estudio y análisis de la Lengua de Señas Mexicana (LSM), un lenguaje esencial para la comunidad sorda en México, que posee su propia sintaxis, gramática y léxico. La LSM se compone de una variedad de signos, cada uno con su propia lingüística y expresiones propias, lo que la convierte en una herramienta fundamental para que las personas sordas en México puedan expresar sus pensamientos y emociones, así como satisfacer sus necesidades comunicativas y cognitivas al interactuar con su entorno. En la actualidad, se han desarrollado diversas propuestas y tecnologías con el propósito de facilitar la comunicación y comprensión de la LSM. Estas propuestas abarcan desde sistemas invasivos que se colocan en las manos y utilizan sensores de diversa índole, hasta sistemas menos invasivos que, mediante sensores externos, son capaces de captar el movimiento de las manos y las expresiones faciales de los usuarios. A pesar de los avances en la tecnología y la investigación en este campo, es importante destacar que muchas investigaciones previas sobre el reconocimiento de la LSM han enfrentado desafíos en la implementación de señas debido a la complejidad de abordar todas las señas de cada región del país. En muchos casos, las investigaciones se han centrado en señas específicas, dividiéndolas en categorías estáticas y dinámicas, lo que ha limitado su aplicabilidad. El objetivo principal de este proyecto de maestría es diseñar, implementar y verificar un modelo de redes neuronales que se base en modelos ya existentes, y que se enfoque en las señas estáticas de la Lengua de Señas Mexicana. Este enfoque permitirá el desarrollo de un sistema que pueda identificar y reconocer correctamente cada señal estática de la LSM, proporcionando información detallada sobre su significado y la forma adecuada de interpretarla. Este proyecto contribuirá de manera significativa a mejorar la accesibilidad y la comunicación de las personas sordas en México, facilitando la comprensión y el uso de la LSM en diversos contextos.es_MX
dc.description.sponsorshipITESO, A. C.es
dc.identifier.citationJaime-Gaytán, C. E. (2023). Detección y clasificación de objetos aplicado a un área de investigación: reconocimiento de la lengua de señas mexicana. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Sistemas Computacionales. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11117/10663
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherITESOes_MX
dc.rights.urihttp://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdfes_MX
dc.subjectDeep Learninges_MX
dc.subjectLengua de Señas Mexicanaes_MX
dc.subjectClasificación de Objetoses_MX
dc.subjectDetección de Objetoses_MX
dc.subjectPythones_MX
dc.titleDetección y clasificación de objetos aplicado a un área de investigación: reconocimiento de la lengua de señas mexicanaes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_MX

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