Aprendizaje automático de lengua de señas colombiana

Abstract

Se propone desarrollar un sistema que facilite el reconocimiento de la lengua de señas colombiana (LSC) mediante el procesamiento de imágenes y el aprendizaje de máquina. Esta solución permite sentar las bases para un problema social a nivel nacional, dado que se requiere de una gran cantidad de datos como las palabras de la lengua de señas. Además, se utilizará un modelo automatizado que podrá reentrenarse con nuevas palabras (señas) y ser utilizado por organizaciones y personas interesadas en continuar con la ampliación del proyecto. El proyecto fundamentalmente necesita de imágenes de las diferentes señas de la LSC para entrenar los datos no estructurados mediante técnicas de aprendizaje de máquina, como redes neuronales. De este modo, nuestro sistema podrá clasificar y mostrar el significado de la seña realizada ofreciendo un sistema eficiente y aplicable en diversos aspectos sociales y estatales. La propuesta de solución se enfoca en brindar una implementación capaz de dar interpretación de las señas de la lengua de señas colombiana, permitiendo a la comunidad con discapacidad auditiva y a las diferentes partes interesadas en el desarrollo del sistema, contribuir a aumentar la extensibilidad de las señas de forma intuitiva. Generando la posibilidad de crear nuevos proyectos en los que se desarrolle o se dé lugar a una mayor inclusión social de la población sorda en nuestra sociedad. Con el tiempo, se espera que el sistema pueda ofrecer una solución real a la problemática que beneficie a la comunidad.