Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/132475
Título: Deteccion Automatica Del Lenguaje De Signos Mediante Series Temporales
Autores/as: Fleitas Méndez, Eugenio Jesús
Director/a : Travieso González, Carlos Manuel 
Clasificación UNESCO: 3325 Tecnología de las telecomunicaciones
Fecha de publicación: 2024
Resumen: En este mundo existen un elevado número de barreras que separan a la humanidad, y una de las más perjudiciales es la barrera lingüística que dificultan la comunicación. Las diferencias en el idioma pueden dificultar la comunicación y el entendimiento entre personas de diferentes regiones y culturas. Esta barrera, no solo afecta en las interacciones cotidianas, sino que también limita el posible acceso a oportunidades educativas y laborales, y restringe el intercambio de conocimientos y experiencias. Además, pueden crear malentendidos y prejuicios, pudiendo originar estereotipos, divisiones e incluso guerras. Una parte importante de esta barrera es la que enfrentan las personas sordas, quienes dependen del lenguaje de signos para comunicarse. La falta de entendimiento y comprensión del lenguaje de signos, por parte de la mayoría de la sociedad, provoca un aislamiento hacia estas personas y dificultan su participación y unión a la sociedad. Aún con los esfuerzos en la traducción y la enseñanza del lenguaje de señas, la barrera lingüística sigue siendo un desafío considerable. El objetivo de la tesis doctoral fue el dar solución a este problema, creando un sistema capaz de “romper” este muro. Por una parte, han conseguido crear ese sistema, permitiendo detectar y traducir un limitado número de palabras del lenguaje de signos español; Sin embargo, este sistema, aun teniendo grandes avances, presenta varios puntos que pueden mejorarse, para que este sistema sea más preciso, más rápido, más intuitivo, más ameno al uso, etc. Por este motivo, se ha creado este proyecto. Este proyecto tiene como tarea el analizar los diferentes bloques que conforman el proyecto base, en buscar de posibles puntos de mejora. Esto, con el objetivo de mejorar y optimizar dichos bloques, obteniendo así un sistema más preciso y rápido, y por consecuencia, más ameno al uso.
In this world, numerous barriers separate humanity, and one of the most damaging is the language barrier that hinders communication. Differences in language can obstruct understanding and interaction between people from diverse regions and cultures. This barrier not only affects daily interactions but also limits access to educational and employment opportunities and restricts the exchange of knowledge and experience. It can also lead to misunderstandings and prejudices, fostering stereotypes, divisions, and even conflicts. A significant aspect of this barrier is faced by deaf individuals who rely on sign language to communicate. The lack of understanding and knowledge of sign language by the majority of society leads to isolation and makes it difficult for deaf people to participate fully in society. Even with efforts in sign language translation and education, the language barrier remains a substantial challenge. The aim of the doctoral thesis was to address this issue by creating a system capable of "breaking" this wall. This system was developed to detect and translate a limited number of words in Spanish sign language. Despite significant advances, the system still has several areas for improvement to become more accurate, faster, intuitive, and user-friendly. Therefore, this project was initiated. The goal of this project is to analyze the different components of the basic system to identify potential areas for enhancement. By optimizing these components, we aim to develop a more precise, faster, and ultimately more user-friendly system.
Departamento: Departamento de Señales y Comunicaciones
Facultad: Escuela de Ingeniería de Telecomunicación y Electrónica
Titulación: Grado en Ingeniería en Tecnologías de la Telecomunicación
URI: http://hdl.handle.net/10553/132475
Colección:Trabajo final de grado
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actualizado el 28-sep-2024

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