Reconocimiento automático de configuraciones manuales propias de las lenguas de señas
Ariel Stassi
Master thesis from Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. IIE - May. 2019
Advisor: Mauricio Delbracio
Co-advisor: Gregory Randall
Research Group(s): Tratamiento de Imagenes (gti)
Department(s): Procesamiento de Señales
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Abstract

La lengua de señas constituye el medio de comunicación natural de los sordos e hipoacúsicos severos de todo el mundo. La correcta comunicación mediante esta lengua implica: el conocimiento por parte de los interlocutores, la participación de un intérprete intermediario, o bien el apoyo sobre tecnologías de la información para el reconocimiento automático y la traducción de una lengua a otra. En relación a esta última, el Reconocimiento Automático de una Lengua de Señas (RALS) puede definirse como la "identificación automática del contenido lingüístico presente en un dato o una secuencia de datos de entrada", el cual es frecuentemente abordado mediante una cadena de procesamiento compuesta por las siguientes etapas: sensado, preprocesamiento, extracción de características y clasificación. En esta tesis de maestría se estudiaron las principales características de las lenguas de señas y distintas variantes de cada una de las etapas mencionadas para el RALS. Luego, se describió una selección de bases de datos para el RALS a distintos niveles de complejidad del problema. Finalmente, se llevó a cabo la implementación y evaluación de un sistema de RALS basado en técnicas de aprendizaje profundo para la clasificación de 60 configuraciones manuales propias de distintas lenguas de señas. En vista del carácter regional de una lengua de señas, durante esta tesis se conformó una base de datos para el reconocimiento de configuraciones manuales propias de la Lengua de Señas Uruguaya. Asimismo, se sentaron las bases para la adquisición de un conjunto de entrenamiento para el RALS uruguayo a nivel de seña aislada.

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