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Reconocimiento de lengua de señas ecuatoriano mediante SVM usando características de profundidad y color

Abstract:

En el presente trabajo de titulación se propone un algoritmo de reconocimiento de señas del lenguaje dactilológicas ecuatoriano (LSEC) de una base de datos realizada previamente en el Instituto Nacional de Audición y Lenguaje, se aplicará un modelo basado en histogramas de gradientes orientados (HOG) para la extracción de características de los datos, y como entrenador se empleará al clasificador de máquinas de vectores de soporte (SVM). El modelo de reconocimiento se implementa utilizando los elementos de videos RGB y de profundidad, estos pasan por una etapa de preprocesamiento que consta en la alineación de los elementos y segmentación de la imagen, de esta manera, se extraerá la figura de la persona ejecutor de señas. Además, se lleva a cabo una reducción de dimensionalidad del vector HOG, correspondiente a la extracción de características de los datos, por medio de un modelo estadístico de análisis de componentes principales (PCA).