Web application to learn sign language with deep learning / Bryan Eduardo Jami Jami ; tutor Manuel Eugenio Morocho Cayamcela
Tipo de material:
TextoIdioma: Inglés Idioma del resumen: Español Fecha de copyright: Urcuquí, 2023Descripción: 72 hojas : ilustraciones (algunas a color) ; 30 cm + 1 CD-ROMTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Trabajo de integración curricular (Ingeniero en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2023 Resumen: El aprendizaje profundo y la visión por computadora se utilizan para crear aplicaciones que faciliten una mejor interacción entre humanos y máquinas. En el ámbito educativo, obtener información sobre el lenguaje de señas es sencillo, pero encontrar una plataforma que permita una interacción intuitiva es todo un desafío. Se ha desarrollado una aplicación web para abordar este problema mediante el empleo de aprendizaje profundo para ayudar a los usuarios a aprender el lenguaje de señas. En este estudio, se probaron dos modelos de reconocimiento de gestos con las manos, utilizando 20.800 imágenes; Los modelos probados fueron AlexNet y GoogLeNet. Durante el entrenamiento de estos modelos se ha considerado el problema de sobreajuste que se encuentra en las redes neuronales convolucionales. En este estudio se han empleado varias técnicas para minimizar el sobreajuste y mejorar la precisión general. AlexNet logró una tasa de precisión del 87% al interpretar gestos con las manos, mientras que GoogLeNet logró una tasa de precisión del 85%. Estos resultados se incorporaron a la aplicación web, cuyo objetivo es enseñar el alfabeto de la lengua de signos estadounidense de forma intuitiva.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems | |
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Tesis
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Biblioteca Yachay Tech | ECMC0139 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | No para préstamo | T000613 |
Trabajo de integración curricular (Ingeniero en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2023
Incluye referencias bibliográficas (páginas 45-50)
Trabajo de integración curricular con acceso abierto
Texto (Hypertexto links)
El aprendizaje profundo y la visión por computadora se utilizan para crear aplicaciones que faciliten una mejor interacción entre humanos y máquinas. En el ámbito educativo, obtener información sobre el lenguaje de señas es sencillo, pero encontrar una plataforma que permita una interacción intuitiva es todo un desafío. Se ha desarrollado una aplicación web para abordar este problema mediante el empleo de aprendizaje profundo para ayudar a los usuarios a aprender el lenguaje de señas. En este estudio, se probaron dos modelos de reconocimiento de gestos con las manos, utilizando 20.800 imágenes; Los modelos probados fueron AlexNet y GoogLeNet. Durante el entrenamiento de estos modelos se ha considerado el problema de sobreajuste que se encuentra en las redes neuronales convolucionales. En este estudio se han empleado varias técnicas para minimizar el sobreajuste y mejorar la precisión general. AlexNet logró una tasa de precisión del 87% al interpretar gestos con las manos, mientras que GoogLeNet logró una tasa de precisión del 85%. Estos resultados se incorporaron a la aplicación web, cuyo objetivo es enseñar el alfabeto de la lengua de signos estadounidense de forma intuitiva.
Textos en inglés con resúmenes en español e inglés
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