Olvera López, José ArturoOlvera López, José Arturo; 48066Sánchez Ruiz, Daniel2024-05-132024-05-132024-01https://hdl.handle.net/20.500.12371/20511"La capacidad de ser comprendido y transmitir sentimientos, peticiones o ideas a través de las palabras (habladas o escritas) es una de las más infravaloradas por la mayoría de los humanos que tienen el privilegio de hacerlo. La comunidad sorda que no tiene la posibilidad de comunicarse da través del habla enfrenta este desafío todos los días y, aunque las lenguas de señas existen como una forma de luchar contra este problema, no todos en la comunidad sorda saben usarlas; de hecho, la comunidad oyente sabe en menor proporción cómo interpretarlas. Este trabajo se enfocó en el desarrollo de una metodología para el reconocimiento de lengua de señas a nivel de palabra, como aspectos principales se define un pequeño conjunto de características extraídas a mano, entre ellas, se exploran en profundidad las características no manuales y la utilidad de la identificación de transiciones entre señas. Además, se realizó la aumentación de datos y reducción de dimensionalidad para obtener un espacio de características reducido. Dos modelos de reconocimiento fueron definidos (memoria bidireccional a largo plazo y transformador) ocupando el conjunto de datos LIBRAS y WASL; los mejores resultados fueron de 96,65 % y 87,48 % de precisión, respectivamente".pdfspaINGENIERÍA Y TECNOLOGÍASordos--Medios de comunicaciónVisión por computadoraSistemas de reconocimiento de patrones--Procesamiento de datosProcesamiento de señalesRedes neuronales (Computación)Tesis de doctoradoopenAccess