Resumen

VILLA, Betsy; VALENCIA, Valeria  y  BERRIO, Julie. Diseño de un sistema de reconocimiento de gestos no móviles mediante el procesamiento digital de imágenes. Prospect. [online]. 2018, vol.16, n.2, pp.41-48. ISSN 1692-8261.  https://doi.org/10.15665/rp.v16i2.1488.

Lengua de Señas Colombiana o L.S.C. es el lenguaje de señas autóctono utilizado por las personas sordas para comunicarse en Colombia. Se compone de movimientos y expresiones realizadas con diferentes partes del cuerpo, especialmente las manos. En Colombia, hoy en día, hay una gran ausencia de tecnologías encaminadas al aprendizaje e interpretación de éste; por ende, es un compromiso social, llevar a cabo iniciativas que promuevan la mejora de la calidad de vida de la población sordomuda del país. En este artículo se muestra el proceso de diseño e implementación de un sistema de reconocimiento de gestos no móviles usando como principal herramienta de desarrollo el entorno de Matlab, donde se implementó el algoritmo SIFT (“Scale Invarian Feature Transform”). El sistema permite la visualización de la imagen adquirida y su traducción al lenguaje de señas colombiano respectivamente. A través de la identificación de puntos clave en las imágenes y su posterior comparación con patrones SIFT en la base de datos del sistema es posible obtener la traducción. La herramienta realiza el reconocimiento de las 20 letras no móviles de este conjunto, implementando una interfaz gráfica en Matlab para una mejor visualización, fácil acceso y uso por parte del usuario. Se comprueba una mejor respuesta del sistema mediante la utilización de un estandarizador de imagen, en este caso, un guante quirúrgico, generando un porcentaje de fiabilidad del 77%,y la necesidad del uso del mismo. Se plantea para continuidad de una segunda fase del proyecto la optimización del sistema aplicando métodos de redes neuronales en tiempo real, generando un mayor impacto para las necesidades actuales de la población colombiana.

Palabras clave : Lenguaje de Señas Colombiano; Matlab; Procesamiento de imágenes; Reconocimiento de gestos; Reconocimiento estadístico; Segmentación de imágenes; SIFT.

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