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La lengua de signos es el principal modo de comunicación de la comunidad sorda y con dificultades auditivas, ya que proporciona un lenguaje rico y visual que permite expresarse y conectar. Sin embargo, para las personas que no entienden el lenguaje de signos, persisten las barreras de comunicación. Con los recientes avances en visión por ordenador y aprendizaje profundo, los sistemas automatizados de reconocimiento del lenguaje de signos ofrecen soluciones prometedoras para salvar esta brecha, permitiendo la traducción en tiempo real de los gestos de las manos a texto o lenguaje hablado. Este…mehr

Produktbeschreibung
La lengua de signos es el principal modo de comunicación de la comunidad sorda y con dificultades auditivas, ya que proporciona un lenguaje rico y visual que permite expresarse y conectar. Sin embargo, para las personas que no entienden el lenguaje de signos, persisten las barreras de comunicación. Con los recientes avances en visión por ordenador y aprendizaje profundo, los sistemas automatizados de reconocimiento del lenguaje de signos ofrecen soluciones prometedoras para salvar esta brecha, permitiendo la traducción en tiempo real de los gestos de las manos a texto o lenguaje hablado. Este proyecto se centra en la implementación de un sistema de reconocimiento de la lengua de signos en tiempo real que utiliza redes neuronales convolucionales (CNN) para identificar gestos estáticos de las manos que representan letras del alfabeto inglés.
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Autorenporträt
Soy estudiante de último año de Ingeniería Mecánica en el prestigioso Instituto Vishwakarma de Tecnología de la Información en Pune. Apasionados por el avance en los campos del aprendizaje automático, la visión por computadora y la tecnología de asistencia, se especializan en el diseño y la implementación, con un enfoque particular en la red neuronal convolucional.