Reconocimiento lenguaje de señas con matlab

Segmentación de Imágenes por Campos Aleatorios de MarkoV

para el Reconocimiento de Palabras Hechas con el Alfabeto de Lenguaje de Señas en Visión Artificial

Image Segmentation by Random Fields Markov

for the Recognition of Words Made with
Alphabet Sign Language Vision

Ladino Agudelo Leonardo∗ Monsalve Lesmes Edwin**

Resumen:

En la actualidad el no contar conuna herramienta accesible de visión artificial para la interpretación de frases por lenguaje de señas es un gran problema, pues estas personas encuentran grandes dificultades para integrarse y relacionarse normalmente con la sociedad.

Por esto surge la necesidad de crear una herramienta que propicie una mejor comunicación del lenguaje de señas, desarrollando e implementando un software que seacapaz de interpretar y transmitir el mensaje emitido por la persona sordomuda, por medio de un método simple de adquisición de imágenes digitales, la técnica matemática llamada Campos Aleatorios de Markov (CAM) y un sistema de redes neuronales para el reconocimiento de patrones desarrollado en Matlab® .

Mediante el uso de esta herramienta tecnológica de visión artificial, se proporciona alusuario sordomudo una forma de comunicarse con las demás personas oyentes de su entorno social, sin necesidad de un intérprete de lenguaje de señas o una persona que este familiarizada con este.

Palabras claves: Campos Aleatorios de Markov (CAM), Segmentación de Imágenes, Reconocimiento de Lenguaje Señas, Redes Neuronales, Visión Artificial.

Abstract:

At present, the failure to have avision accessible tool for the interpretation of sign language phrases is a big problem, because these people find it extremely difficult to integrate and interact_normally_with_society.
Thus arises the need to create a tool that promotes better communication of sign language, developing and implementing software that is able to interpret and convey the message from the deaf person, through a simplemethod of digital imaging The mathematical technique called Markov Random Fields (MRF) and a neural network system for pattern recognition developed in Matlab®.
By using this technological tool machine vision, deaf user is provided a way to communicate with other hearing people in their social environment, without requiring a sign language interpreter or a person who is familiar with this.Keywords: Markov Random Fields, Image Segmentation, Sign Language Recognition, Neural Networks, Artificial Vision.

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Introducción

Las personas con limitaciones físicas merecen tener la misma calidad de vida que posee la población sin discapacidades. Pensando en dicha necesidad se desarrolla este trabajo de grado que va dirigido a toda aquella institución, persona o comunidad que convivay/o interactué con personas sordomudas o hipo acústicas.

Se desarrollo e implemento un software inspirado en el sistema visual humano, que permite obtener una representación del mundo real, que analiza, procesa, compara e interpreta las imágenes obtenidas a través de una cámara Web y publica el resultado de dicho proceso en una interfaz de usuario que no pretende ser una aplicación final sinodejar una base de conocimientos para futuras investigaciones en este campo.

Con el uso de este software se pretende mejorar la comunicación de las personas sordomudas o hipo acústicas con la sociedad. Lo que hace que este trabajo cobre una importancia significativa, tanto en el ámbito social como en el académico.

1. Metodología

El software para la segmentación de imágenes por CAM parareconocimiento de palabras hechas con el alfabeto de lenguaje de señas en visión artificial se desarrollo en Matlab® en cinco fases: construcción del ambiente controlado, adquisición y procesamiento de la imagen, aplicación de CAM, aplicación de técnicas en búsqueda de parámetros ('redes neuronales') que permitan el cotejo de las imágenes y publicación de resultados.

1.1 Construcción del...