Modelo de red neuronal convolucional para el reconocimiento del alfabeto en lenguaje de señas colombiano

Abstract

Hoy en día hay aplicaciones orientadas a personas discapacitadas que son limitadas y escasas, las personas con limitaciones para oír se relacionan con el mundo que los rodea a partir de información que les llega principalmente por la vista. El conocimiento del mundo, el establecimiento de conceptos y generalización, en los sordos, se hace muy necesaria la lengua de señas, elemento indispensable para la comunicación. Según el Censo, en Colombia poco más del 6% de personas (2.624.898), tiene algún tipo de limitación. Esto quiere decir que, por cada 15 personas, hay 1 que tiene alguna discapacidad. Del total de personas con discapacidad, el 17% corresponde a personas con limitación para oír [1]. La educación se constituye en nuestra sociedad, en un factor determinante para el desarrollo integral de todas las personas, particularmente para la población sorda la educación formal se considera muy necesaria para acceder a toda información disponible en nuestro ambiente. La Lengua de Señas Colombiana o L.S.C. (ISO/DIS 639-3: csn), es la lengua de señas empleada por la comunidad sorda en Colombia. Está emparentada filogenéticamente con la lengua de señas francesa. Según Ethnologue, algunos signos son similares a aquellos de las lenguas de señas española, americana y salvadoreña. La lengua de señas es el idioma natural con el que se comunican las personas sordas, cuenta con una gramática propia y difiere de otras lenguas. Además, es una lengua ágrafa, es decir no tiene escritura. Por lo anteriormente mencionado, existe una necesidad muy marcada de contar con herramientas y estrategias que faciliten el proceso de enseñanza. Una de estas herramientas es, el Traductor Virtual de Lengua de Señas Colombiana creado por el ingeniero Colombiano Jorge Enrique Leal, quien es el director de la Fundación HETAH (herramienta tecnológica para ayuda humanitaria) [2]. Esta herramienta virtual es gratuita, y consiste en un sistema unidireccional para traducir frases en español mediante inteligencia artificial, basado en un análisis gramatical que permite encontrar una secuencia de imágenes correspondientes, este va dirigido a personas oyentes, logrando incluir socialmente a la persona sorda en un solo sentido, debido a que la persona sorda no podrá expresarse en el mismo lenguaje que una persona oyente. Por lo cual se considera que este sistema no cumple con las normas gramaticales propias de la Lengua de Señas Colombiana LSC, y no es recomendado para la realización de comunicación con personas sordas. En respuesta a este problema este proyecto plantea en su primera etapa un prototipo que sea de auto aprendizaje el cual identifique las letras del alfabeto de lengua de señas mediante de imágenes, con este pequeño paso esperamos influenciar en otros desarrolladores e implementar y darle avance a este proyecto.