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dc.contributor.advisor | Larco Bravo, Julio César | |
dc.contributor.author | Acurio Noroña, Lissette Estefanía | |
dc.date.accessioned | 2019-07-27T02:31:48Z | |
dc.date.available | 2019-07-27T02:31:48Z | |
dc.date.issued | 2018-06-30 | |
dc.identifier.citation | Acurio Noroña, Lissette Estefanía (2018). Reconocimiento de lengua de señas ecuatoriano mediante SVM usando características de profundidad y color. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí. | es_ES |
dc.identifier.other | 039620 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/20565 | |
dc.description.abstract | En el presente trabajo de titulación se propone un algoritmo de reconocimiento de señas del lenguaje dactilológicas ecuatoriano (LSEC) de una base de datos realizada previamente en el Instituto Nacional de Audición y Lenguaje, se aplicará un modelo basado en histogramas de gradientes orientados (HOG) para la extracción de características de los datos, y como entrenador se empleará al clasificador de máquinas de vectores de soporte (SVM). El modelo de reconocimiento se implementa utilizando los elementos de videos RGB y de profundidad, estos pasan por una etapa de preprocesamiento que consta en la alineación de los elementos y segmentación de la imagen, de esta manera, se extraerá la figura de la persona ejecutor de señas. Además, se lleva a cabo una reducción de dimensionalidad del vector HOG, correspondiente a la extracción de características de los datos, por medio de un modelo estadístico de análisis de componentes principales (PCA). | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | LENGUAJE DE SEÑAS | es_ES |
dc.subject | MEDIOS AUDIOVISUALES | es_ES |
dc.subject | ALGORITMOS DE APRENDIZAJE | es_ES |
dc.subject | MINERÍA DE DATOS | es_ES |
dc.title | Reconocimiento de lengua de señas ecuatoriano mediante SVM usando características de profundidad y color | es_ES |
dc.type | bachelorThesis | es_ES |