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Título:	Mexican Sign Language word recognition using RGB-D information Reconocimiento de palabras de la Lengua de Señas Mexicana utilizando información RGB-D
Palabras clave:	Español;Reconocimiento de patrones;Redes Neuronales;Lengua de Señas Mexicana;Corpus Lengua de Señas
Editorial:	Universidad de Guadalajara
Descripción:	Sign Language is the primary alternative method of communication between people with hearing or speech impairment. However, most of the population that does not suffer from this disability cannot understand or interact with them. Consequently, communication of the signatories with their social environment becomes almost impossible. This paper presents progress towards constructing a system to translate words from the Mexican Sign Language into text, by the signatory's hands motion recognition from a 3D trajectory using a Kinect sensor. A corpus of 53 words was built and considered only words belonging to eleven semantic fields. Intermediate points were added, the KNN algorithm was used for filtering to eliminate possible inconsistencies and noise in the extracted pattern. In addition, the descriptor method used divides the pattern into two sections according to the cusp of its trajectory, and the representative 3D positions of both sections are obtained utilizing the arithmetic mean. From the general pattern, its width, height, depth, and orientation are also obtained. For the classification of the words in the corpus, an Artificial Neural Network of the Multi-Layer Perceptron type is used. This network was trained with the Backpropagation algorithm, and for the validation of the recognizing system, it was performed using the K-Fold Cross Validation method. The percentage of mean precision achieved by this implementation was 93.46%. La Lengua de Señas es el principal método alternativo de comunicación entre personas con discapacidad en el habla o en la escucha. Sin embargo, la mayoría de la población que no padece esta discapacidad no la comprende. Esto hace que la comunicación de las personas signantes con su entorno social sea casi imposible. En este trabajo se presenta un avance hacia la construcción de un sistema que pueda traducir palabras de la Lengua de Señas Mexicana mediante el reconocimiento de estas a partir de la trayectoria 3D del movimiento de las manos de signantes usando un sensor Kinect. Se construyó un corpus de 53 palabras considerando solo palabras de once campos semánticos. Con el objetivo de eliminar posibles inconsistencias y ruidos en el patrón extraído se usó la adición de puntos intermedios y el algoritmo KNN fue usado para el filtrado. Además, el método descriptor empleado divide el patrón en dos secciones de acuerdo con la cúspide de su trayectoria y mediante la media aritmética se obtienen las posiciones 3D representativas de ambas secciones. Del patrón general, se obtienen también su anchura, altura, profundidad y orientación. Para la clasificación de las palabras del corpus se usa una Red Neuronal Artificial de tipo Perceptrón Multi Capa. Esta red fue entrenada con el algoritmo de Backpropagation y para la validación del sistema reconocedor se realizó utilizando el método K-Fold Cross Validation. El porcentaje de precisión media alcanzado por esta implementación fue del 93.46%.
URI:	https://hdl.handle.net/20.500.12104/95628
Otros identificadores:	http://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/209 10.32870/recibe.v10i2.209
Aparece en las colecciones:	Revista ReCIBE

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