Traducción de lenguaje de signos a texto mediante python con redes neuronales LSTM

Luis Duván Torrado Mora; César Alberto Collazos; Dewar Rico Bautista

doi:10.24054/rcta.v2i46.4105

Autores/as

Luis Duván Torrado Mora Universidad Francisco de Paula Santander https://orcid.org/0000-0002-7534-4954
César Alberto Collazos Universidad del Cauca https://orcid.org/0000-0002-7099-8131
Dewar Rico Bautista Universidad Francisco de Paula Santander https://orcid.org/0000-0002-1808-3874

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i46.4105

Palabras clave:

LSTM, mediapipe, reconocimiento de signos, reconocimiento de gestos

Resumen

Existe la dificultad que enfrentan las personas sordomudas para comunicarse eficazmente con quienes no conocen el lenguaje de señas. A pesar de la existencia de métodos como la escritura y la lectura de labios, estos presentan limitaciones y no siempre son efectivos. La solución propuesta incluye el desarrollo de un sistema de reconocimiento de lenguaje de señas en tiempo real, utilizando las redes neuronales convolucionales y la plataforma MediaPipe. Detecta y clasifica las posiciones de los puntos de las manos para identificar letras. Los gestos hechos frente a la cámara se traducen en letras que se almacenan para formar párrafos en una caja de texto. El tipo de investigación es cuantitativa y experimental. Al final, se destaca la importancia del reconocimiento y la enseñanza del lenguaje de señas, especialmente en países como Colombia, donde ha recibido un reconocimiento significativo.

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