Técnicas De Clustering Basada En Redes Neuronales Para Reconocer Gestos Estáticos Del Alfabeto Dactilológico De La Lengua De Señas Peruana
Pedro Freddy Huamaní Navarrete (Universidad Ricardo Palma, PE)
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Técnicas De Clustering Basada En Redes Neuronales Para Reconocer Gestos Estáticos Del Alfabeto Dactilológico De La Lengua De Señas Peruana | ||
| Published in: | Prospective and trends in technology and skills for sustainable social development. Leveraging emerging technologies to construct the future: Proceedings of the 19th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology | |
| Date of Conference: | July 19-23, 2021 | |
| Location of Conference: | Virtual | |
| Authors: | Carlos Anibal Espinoza Hoyos (Universidad Ricardo Palma, PE) Pedro Freddy Huamaní Navarrete (Universidad Ricardo Palma, PE) | |
| Full Paper: | #544 | |
Abstract:El propósito de este artículo fue reconocer 24 gestos estáticos del alfabeto dactilológico de la Lengua de Señas Peruana, obtenidos de un guante electrónico y utilizando dos técnicas de clustering basadas en las redes neuronales de regresión generalizada y de aprendizaje por cuantización vectorial, con apoyo del Toolbox Deep Learning del Matlab. Asimismo, para cada técnica de clustering se implementaron tres topologías diferentes de redes neuronales; para las señas, los sensores de orientación espacial, y la agrupación de resultados de las topologías previas. El reconocimiento de los gestos estáticos fue evaluado utilizando la Tabla de Contingencia y las métricas Precisión, Recall y Magnitud-F; por lo cual, la Red Neuronal de Regresión Generalizada otorgó mejores resultados en el reconocimiento de gestos, obteniendo medidas de Precisión y Recall iguales a 100%. Mientras que la Red Neuronal de Aprendizaje por Cuantización Vectorial, solo alcanzó una medida de Precisión y Recall iguales a 84.26%. | ||