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Reconocimiento continuo de la Lengua de Señas Mexicana
Continuous recognition of Mexican Sign Language
Ricardo Fernando Morfín Chávez (2023, [Tesis de maestría])
La Lengua de Señas Mexicana (LSM) es la lengua utilizada por la comunidad Sorda en México, y, a menudo, subestimada y pasada por alto por la comunidad oyente, lo que resulta en la exclusión sistemática de las personas Sordas en diversos aspectos de la vida. Sin embargo, la tecnología puede desempeñar un papel fundamental en acercar a la comunidad Sorda con la comunidad oyente, promoviendo una mayor inclusión y comprensión entre ambas. El objetivo principal de este trabajo es diseñar, implementar y evaluar un sistema de reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM mediante, visión por computadora y técnicas de aprendizaje máquina. Se establecieron objetivos específicos, que incluyen la generación de un conjunto de datos de señas estáticas, pertenecientes al alfabeto manual de la LSM, el diseño de un modelo de reconocimiento, y la evaluación del sistema, tanto en la modalidad aislada como en la continua. La metodología involucra dos evaluaciones distintas. La primera se enfoca en el reconocimiento de señas estáticas en el dominio aislado, para ello se capturaron datos de 20 participantes realizando movimientos de la mano en múltiples ángulos. Se evaluaron diversas técnicas de aprendizaje automático, destacando que el enfoque basado en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) obtuvo los mejores resultados (F1-Score promedio del 0.91). La segunda evaluación se concentra en el reconocimiento continuo de señas estáticas, con datos recopilados de seis participantes con diferentes niveles de competencia en LSM, logrando un rendimiento sólido con errores cercanos al 7 %. Además, se evaluó la viabilidad del sistema en aplicaciones de tiempo real, demostrando un excelente desempeño (velocidad promedio de procesamiento de 45 cuadros por segundo). A pesar de los logros alcanzados, es importante reconocer que este proyecto se centró en el reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM. Queda pendiente, como un desafío interesante, la exploración del reconocimiento continuo de señas dinámicas en LSM para futuras investigaciones. Se considera esencial explorar enfoques orientados a la escalabilidad y aplicaciones en tiempo real en investigaciones posteriores.
This study focuses on the continuous recognition of static signs in Mexican Sign Language (Lengua de Señas Mexicana (LSM)), the language used by the Deaf community in Mexico. Despite its significance, LSM is often underestimated and overlooked, leading to the systematic exclusion of Deaf individuals in various aspects of life. The primary objective of this work is to design, implement, and evaluate a continuous static sign recognition system in LSM using computer vision and machine learning techniques. Specific goals were established, including the creation of a dataset of static signs belonging to the manual alphabet of LSM, the design of a recognition model, and the evaluation of the system in both isolated and continuous modes. The methodology involves two distinct evaluations. The first one focuses on the recognition of static signs in the isolated domain, for which data from 20 participants performing hand movements at various angles were collected. Various machine learning techniques were evaluated, with the Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)-based approach achieving the best results (average F1-Score of 0.91). The second evaluation centers on the continuous recognition of static signs, using data collected from six participants with varying levels of competence in LSM, achieving robust performance with errors close to 7 %. Furthermore, the feasibility of the system in real-time applications was assessed, demonstrating excellent performance (average processing speed of 45 frames per second). Despite the achievements, it is important to recognize that this project focused on continuous recognition of static signs in LSM. It remains an interesting challenge to explore the continuous recognition of dynamic signs in LSM for future research. It is considered essential to explore scalability-oriented approaches and real-time applications in subsequent investigations.
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SYLVIA ADRIANA PINAL CALVILLO (2023, [Tesis de maestría])
Este trabajo de tesis parte de la creciente preocupación global sobre la Epidemia
Metabólica, enfocándose en su prevalencia, impacto económico y las perspectivas
futuras en México. Se centra en la interconexión entre enfermedades metabólicas,
factores de riesgo compartidos y la respuesta a intervenciones comunes,
destacando la obesidad, diabetes y síndrome metabólico como ejes centrales.
Adicionalmente, examina la Medicina Ancestral y la estandarización en la
producción de remedios herbolarios como estrategias potenciales para mitigar esta
crisis.
El trabajo revisa los antecedentes de la Medicina Tradicional según la Organización
Mundial de la Salud (OMS), su uso en condiciones metabólicas, y su integración en
sistemas de salud. Se presta especial atención al uso de plantas medicinales en
México y a nivel global, resaltando la transferencia intercultural de conocimientos
herbolarios en la era de la globalización.
En el marco general, se establecen los objetivos del estudio y se detalla la
caracterización de productos herbales específicos para el tratamiento del síndrome
metabólico, se centra en el uso sinérgico de: Syzigium cumini, Coix lacryma-jobi, y
Mossanona depressa. Se analizan sus propiedades farmacológicas y usos en el
tratamiento de la diabetes y el síndrome metabólico.
La sección de formalización comercial aborda la constitución de la sociedad, los
registros ante el Instituto Mexicano de Propiedad Intelectual (IMPI) y la Comisión
Federal para la Protección contra Riesgos a la Salud (COFEPRIS), la determinación
de patentabilidad, y las estrategias de protección de propiedad intelectual.
Finalmente, el estudio concluye con recomendaciones para la mejora regulatoria en
este campo y detalla la tramitología necesaria para la implementación de estas
estrategias. La investigación subraya la importancia de integrar la medicina
tradicional en los sistemas de salud modernos para combatir la epidemia
metabólica, especialmente en contextos como el de México.
BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA Epidemia metabólica, medicina ancestral México, Herbario Mundial, obesidad, diabetes, síndrome metabólico, tratamiento herbolario, factores riesgo metabólicos, intervenciones epidemia metabólica, carga económica Salud México, remedios naturales diabetes, integración medicina tradicional, OMS Medicina Tradicional, plantas medicinales metabólicas, Syzigium cumini, Coix lacryma-jobi, Mossanona depressa, Propiedad Intelectual Herbolarios, Registro COFEPRIS, Patentabilidad Productos Naturales, Legislación Mexicana Salud, Mejora Regulatoria Medicina Tradicional.