Adaptación de YOLOv4 para el reconocimiento de la lengua de signos (ASL)

Alonso Guzmán, Álvaro (2021). Adaptación de YOLOv4 para el reconocimiento de la lengua de signos (ASL). Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: Adaptación de YOLOv4 para el reconocimiento de la lengua de signos (ASL)
Author/s:
  • Alonso Guzmán, Álvaro
Contributor/s:
  • Gómez Canaval, Sandra
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: July 2021
Subjects:
Freetext Keywords: Algoritmo de detección de objetos; Lengua de signos americana
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

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Abstract

La Inteligencia Artificial está jugando un papel muy importante en la transformación digital que está viviendo nuestra sociedad a diversos niveles. Cada día más personas comienzan a explorar las posibilidades que ofrece esta disciplina, posibilidades que ayudan a sentar las bases de los próximos grandes avances que vivirá nuestra sociedad. Uno de los muchos métodos que hacen parte del campo de la inteligencia artificial y las ciencias de la computación son las redes neuronales artificiales. Estas redes tienen como principal objetivo resolver problemas de una manera similar a como lo hace el cerebro humano y han adquirido mucho auge en los últimos años gracias al Big Data. En este Proyecto se exploran las oportunidades y posibilidades que ofrecen estas redes dentro de dominios que permitan mejorar y contribuir al desarrollo de las personas. Los esfuerzos se han centrado en las redes convolucionales y más específicamente en uno de sus modelos más avanzados y con mejores resultados que existen en la actualidad, como es YOLOv4. Este Proyecto ha intentado comenzar una línea de desarrollo para futuras aplicaciones que faciliten la comunicación entre las personas sordomudas y las personas que no conocen este lenguaje. Para esto, se ha adaptado el algoritmo del modelo YOLOv4 de manera que este sea capaz de reconocer el alfabeto de la Lengua de Signos Americana. Esta ha sido una primera toma de contacto con este tipo de sistemas de la que se han extraído una gran cantidad de conocimientos y una visión más detalla del gran potencial que suponen estas redes. Abstract: Artificial intelligence is playing a very important role in the digital transformation that our society is experiencing. Every day more people begin to explore the possibilities offered by this discipline, possibilities that allow lay the foundations for the next great advances in our Society. One of the many methods that are part of the field of artificial intelligence and computer science are artificial neural networks. The goal of these is solving problems in a similar way which human brain works. This project explores the opportunities and possibilities offered by these networks. Specifically, this project is focused on convolutional networks specially on one of its most advanced and best-performing versions named YOLOv4. This project is a starting point in the development line of the future applications in order to facilitate communication between deaf-mute people and people who do not know this language. For this, the algorithm has been adapted so that it is able to recognize the alphabet of American Sign Language. Finally, this project is a first contact with this type of system from which a large amount of knowledge has been extracted and a more detailed vision of the great potential that these networks represent.

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Item ID: 68282
DC Identifier: https://oa.upm.es/68282/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68282
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 25 Aug 2021 15:54
Last Modified: 25 Aug 2021 15:54
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