Reconocimiento de la lengua de signos (ASL) mediante una red neuronal convolucional

Piñeiro Aspres, Adrián (2020). Reconocimiento de la lengua de signos (ASL) mediante una red neuronal convolucional. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: Reconocimiento de la lengua de signos (ASL) mediante una red neuronal convolucional
Author/s:
  • Piñeiro Aspres, Adrián
Contributor/s:
  • Gómez Canaval, Sandra
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: July 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Lengua de Signos Americana (ASL); Reconocimiento de imágenes; Visión por computador
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La inteligencia artificial ha trasformado enormemente nuestras vidas. Son muchas las aplicaciones que tiene en la actualidad, y las investigaciones dentro de este campo continúan en aumento. Una de las disciplinas más relevantes es el Deep Learning, en la que se suelen utilizar arquitecturas de redes de neuronas profundas para abordar distintos tipos de problemas como la clasificación, la regresión o el agrupamiento de datos. Este proyecto explora las posibilidades de estas tegnologías mediante el diseño de una red de neuronas de tipo convolucional, con el objetivo de aportar valor a la sociedad contribuyendo a mejorar la vida y la accesibilidad de un colectivo social vulnerable, la comunidad sordomuda. En particular, se ha implementado un modelo capaz de clasificar imágenes que representan las letras del alfabeto de la Lengua de Signos Americana. Gracias a las investigaciones y experimentos que se han llevado a cabo en la realización de este proyecto, se ha adquirido un conocimiento esencial acerca del desarrollo de este tipo de sistemas, que ha posibilitado la creación de un componente de calidad y ha dejado latente el gran potencial que presentan este tipo de redes para futuras aplicaciones. Abstract: Artificial intelligence has utterly transformed our lives. There are many applications related to it, and research in this field continues to increase. One of the most relevant disciplines is Deep Learning, in which deep neural network architectures are frequently used to address different types of problems such as classification, regression, or data clustering. This project explores the possibilities of these technologies through the design of a convolutional neuron network, with the aim of providing value to society by contributing to improving the life and the accessibility of a vulnerable social group, the deaf-mute community. In particular, a model has been implemented that is capable of classifying images representing the letters of the American Sign Language alphabet. As a result of the research and experiments that have been carried out during the realization of this project, essential knowledge about the development of this kind of system has been acquired, making possible the creation of a quality component and leaving latent the great potential that this type of network presents for future applications.

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Item ID: 64754
DC Identifier: http://oa.upm.es/64754/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:64754
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 19 Oct 2020 09:07
Last Modified: 19 Oct 2020 09:07
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