Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.12494/34793
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Title: Traductor de video y señas (Travid)
Author: Barreto Alba, Jimmy Jöel
Bonilla Bautista, Jhon Erick
Pérez Otavo, Julián
Email autor: jimmy.barretoa@campusucc.edu.co
jhon.bonillab@campusucc.edu.co
julian.perezo@campusucc.edu.co
Issue Date: 24-Jun-2021
Advisor / Validator: Valderrama Riveros, Óscar Camilo
Keywords: Lenguaje de señas
ODS 10
Matlab
Inclusión
Desarrollo
Resume: En la actualidad, el mercado exige ingenieros de sistemas de alta calidad, con las competencias necesarias para el desarrollo de software, bases de datos y demás conocimientos que incorpore esta carrera. Se observa en el programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Cooperativa de Colombia, como los estudiantes perciben día a día a la sociedad inmersa en la tecnología gracias a la formación profesional, y su plan de estudio el cual se ha adquirido durante los últimos cinco años. Esto ha ayudado a simplificar muchas tareas que muchas veces se creen complejas. Pero en el área de las inclusiones (ODS 10), y especialmente en el área de las personas con discapacidad auditiva, existen espacios importantes para generar desarrollos que aporten a la inclusión de esta población. Esta problemática se presenta en un contexto sociopolítico que existe actualmente, donde las personas con discapacidad auditiva por falta de canales de comunicación no son tomadas muchas veces en cuenta y son exiliadas del desarrollo social donde deben estar incluidas. Se ha visto que en la sociedad actual las personas con discapacidad auditiva son muy poco incluidas en el desarrollo de la sociedad, y no cuentan con medios y alternativas para poder interactuar con las personas oyentes. Para mitigar parte de esta situación se propone crear un aplicativo, el cual por medio del reconocimiento de imágenes se traducirá la lengua de señas a texto, basándose en los algoritmos de reconocimiento de imágenes que utiliza el software Matlab. Se realizaron 160 pruebas de cada una de las cinco vocales, estas pruebas constan de veinte partes distintas, en las cuales en cada una de ellas se varió diferentes aspectos como lo son lejos, cerca, con guante blanco, con la mano izquierda y derecha, esta toma de muestras se plasmó en diferentes gráficas para así tener resultados porcentuales de acierto. Unos aspectos importantes a tomar son que la vocal A resultó en una variación a diferencia de otras vocales, esta variación consta de que nuestro aplicativo pudo reconocer mucho más fácil está vocal seguido de la vocal E, ya que estas son similares y en otros casos menores reconoció la I, O y U, la vocal E se identificó con un resultado bueno dando todos los 160 intentos de esta, en la vocal I se identificó una variación entre la I, E y U, donde la mayoría fue la I, en la vocal O dio como resultados I, E y O donde la mayor parte fue de la vocal o y de la vocal U nos dio las vocales E, I, A y U donde la u fue la mayor traducción
Abstract: Currently, job offers need systems engineers of high quality with the skills necessary for software development, database among other knowledge that incorporate this career. It is observed in the system engineering program of the Universidad Cooperativa de Colombia, how the students perceive day at day to the society immersed on the technology thanks to the professional formation, and the study’s plan which has being acquired during the last five years. This has helped to simplify many homework many times are think as complex. But in the area of inclusions (SDG 10), and especially in the area of people with hearing disabilities, exists important spaces for generate developments that contribute on the inclusion of this population. This problem is presented in a sociopolitical context that currently exists, where people with this disability by lack of communication channels are not taken into account and are exiled from social development where they have to be included. It has been seen that on the actual society the people with hearing disabilities are very little included in social development, for not having means or alternatives to interact with hearing people. For mitigate part of this situation we propose an application, through image recognition will translate sign language to text, based on the image recognition algorithms that use Matlab software. 160 tests were performed for each of the five vowels, these tests consist of twenty different parts, in which each of them varied different aspects such as far, near, with white glove, with the left and right hand, this sampling was reflected in different graphs in order to have percentage results of success. Some important aspects to consider are that the vowel A turned out in a variation different to the other vowels, this variation consists that our applicative could recognize much easy this vowel followed by the vowel E, because both are similar and in other minor cases it recognize the I, O and U, the vowel E identify with a good result showing all the 160 tries of this one, in the vowel I identify a variation between I, E and U, where the major was I, in the vowel O the results were I, E and O where the major one was the vowel O and the vowel U show us the vowels E, I, A and U where the U was the major translation.
Table Of Contents: Resumen. --Introducción.--1. Descripción del problema. --2. Justificación. --3. Objetivos. --Objetivo general. --3.2. Objetivos específicos. --4. Marco teórico. --5. Metodología. --6. Desarrollo. --7. Resultados. --7.1. Análisis del proyecto. --8. Conclusiones. --9. Recomendaciones. –Referencias.
Program: Ingeniería de Sistemas
Headquarters: Ibagué
Type: Trabajos de grado - Pregrado
Citation: Barreto Alba, J. J., Bonilla Bautista, J. E., y Pérez Otavo, J., (2021).Traductor de video y señas (Travid). [Tesis de pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional UCC http://hdl.handle.net/20.500.12494/34793
Appears in Collections:Ingeniería de Sistemas

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