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https://repositorio.unisinucartagena.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/339| Título : | Modelo de red neuronal convolucional para el reconocimiento del alfabeto en lenguaje de señas colombiano |
| Autor : | Torres Álvarez, Pedro Luis Castro Lozano, Gustavo Arrieta, Eugenia |
| Fecha de publicación : | 7-ene-2019 |
| Editorial : | Universidad del Sinú, seccional Cartagena |
| Resumen : | En el manual que se presenta, usted encontrara todas las herramientas y funcionalidades utilizadas para el desarrollo del modelo de aprendizaje de lenguaje de seña. Es importante leerlo detenidamente antes de diseñar un modelo similar. El algoritmo consiste en el aprendizaje de un modelo de lenguaje de seña para las personas audio impedida como las que no lo son, el algoritmo está en fase inicial para que en un futuro se pueda seguir mejorando |
| Descripción : | Este producto presenta el desarrollo de un algoritmo para el reconocimiento del alfabeto en lenguaje de señas colombiano por medio de imágenes, para ello se construyó un conjunto de datos conformado por cada letra del alfabeto de la A hasta la Z y un total de 4043 imágenes, con una resolución de 150x150 pixeles de 3 canales, se construyó una red neuronal convolucional con 256 capas, que da una precisión de 75% de acuerdo a la gráfica de la curva ROD, utilizando la técnica de aprendizaje profundo. |
| URI : | http://repositorio.unisinucartagena.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/339 |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniería de Sistemas |
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