dc.contributor.author |
Amaya Malin, Evelyn Andrea |
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dc.date.accessioned |
2024-09-30T22:49:08Z |
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dc.date.available |
2024-09-30T22:49:08Z |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.uvg.edu.gt/xmlui/handle/123456789/5728 |
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dc.description |
Tesis. Licenciatura en Ingeniería en Ingeniería en Ciencia de la Computación y Tecnologías de la Información. Facultad de Ingeniería (39 p.). |
en_US |
dc.description.abstract |
Este trabajo se enfoca en un modelo que pueda ser integrado con una plataforma fun cional y con interfaz amigable al usuario para que las personas sordas se puedan comunicar
de forma eficaz con personas oyentes. El trabajo abarca tres temas principales: discapacidad
auditiva, aprendizaje del lenguaje en personas sordas y el modelo propuesto para predecir
lengua de señas a texto.
En el aspecto de la discapacidad auditiva, se examinan los tipos de sordera y cómo afecta
la misma en aspectos pisocológicos desde niños. El aprendizaje del lenguaje en personas
sordas se centra en el aprendizaje viso gestual para aprender a darle sentido a las palabras,
además de la ayuda de la lectura fácil para facilitar el aprendizaje y se habla de un segundo
método que es el deletreo manual. La dactilología es una parte importante en la comunicación
de la comunidad sorda al hacer uso del deletreo en lengua de señas. Por último, se describen
los modelos propuestos para la predicción de lengua de señas a texto. El cual se construyó
haciendo uso de redes neuronales convolucionales, árboles de decisión y máquinas de vectores
de soporte. El modelo recibe un video como entrada y devuelve como máximo tres palabras
con mayor probabilidad de ser la correcta. En el caso del deletreo, se recibe la(s) imagen(es)
en secuencia y se devuelve la palabra o letra predicha.
En conclusión, este trabajo ofrece un flujo completo para mejorar la comunicación entre
personas sordas y oyentes tras proveer un modelo que será integrado en Deaflens Studio, una
aplicación disponible para Android la cual permitirá visualizar las palabras con su intérprete,
subir nuevas palabras para ayudar a la comunidad y un sistema eficiente para predecir lengua
de señas a texto. (LA) |
en_US |
dc.language.iso |
es |
en_US |
dc.publisher |
Universidad del Valle de Guatemala |
en_US |
dc.subject |
Procesamiento electrónico de datos |
en_US |
dc.subject |
Reading -- Technological innovation |
en_US |
dc.subject |
Computer software -- Development |
en_US |
dc.subject |
Reading -- Software development and engineering -- Tools |
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dc.subject |
Hearing disorders -- Software development and engineering -- Tools |
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dc.subject |
Ear -- Diseases -- Computer software -- Development |
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dc.subject |
Lenguaje de los sordomudos -- Procesamiento electrónico de datos |
en_US |
dc.subject |
Sign language -- Computer software -- Development |
en_US |
dc.title |
Plataforma de aprendizaje de lengua de señas y accesibilidad de textos para personas con discapacidad auditiva en Guatemala. |
en_US |
dc.type |
Public Thesis |
en_US |