通过使用手语捕捉动作,加强基础教育环境中语音和听力障碍人士的沟通渠道

IF 0.5 Q4 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY
Sergio Rojas, Julián González, M. Suárez, J. González
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摘要

介绍了一种基于哥伦比亚手语手势的词汇识别演绎模型的实现,该模型侧重于解决与这一患有视听障碍的人口有持续联系的人在学习中缺乏知识和陪伴的问题。这些手势之所以被使用,是因为它们具有很高的表达能力,是这类残疾人交流的主要来源。在LSC的运动模式/手势识别中,有必要感知和识别手的位置、方向、关节位置和接触点。了解手势识别、模式分析和神经网络算法的技术和研究,这些技术和研究有助于正确选择所实现的演绎模型。因此,图像识别模型的实现允许分析真实的帧和/或图像。分析重要信息并解决具体问题。这些特征是这项研究的重点,通过使用演绎模型中暴露的部分人工智能实时检测图像中的物体,成功地陪伴教育环境中的人群。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Fortalecimiento de canales de comunicación para personas con discapacidad fono-auditiva en ambientes de educación básica mediante captura de movimientos usando lenguajes de señas
Se presenta la implementación de un modelo deductivo dirigido al reconocimiento de vocabulario basado en los gestos de Lenguaje de Señas Colombiano (LSC) que enfoca una solución a la falta de conocimiento y acompañamiento en su aprendizaje en personas que están continuamente relacionadas con esta población que presentan discapacidad fono-auditiva. Estos gestos con las manos son utilizados debido a su gran nivel de expresividad y siendo la principal fuente de comunicación para personas con este tipo de discapacidad.Dentro del reconocimiento de patrones/gestos de movimiento en LSC, es necesario percibir y reconocer la ubicación, orientación, lugar de articulación y punto de contacto de las manos. Conociendo acerca de las tecnologías y las investigaciones sobre algoritmos de reconocimiento gestual, análisis de patrones y redes neuronales que ayudaron a la selección correcta del modelo deductivo implementado.De tal manera que la implementación del modelo de reconocimiento de imágenes permitió analizar fotogramas y/o imágenes reales. Analizando la información importante y resolviendo problemas específicos. Estas características se encuentran enfocadas dentro de esta investigación, logrando acompañar a la población en ambientes educativos, mediante la detección de objetos en una imagen en tiempo real usando parte de la inteligencia artificial expuesta en el modelo deductivo.
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