Título

Clasificación del lenguaje de señas mexicano con SVM generando datos artificiales

Autor

Jair Cervantes Canales

Farid García Lamont

JOSUE ESPEJEL CABRERA

Adrián Trueba Espinosa

JOSE HERNANDEZ SANTIAGO

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Licencia

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Materias

Lenguaje de Señas Mexicano - ([1794-211X]) clasificación - ([1794-211X]) SVM - ([1794-211X]) HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA - (CTI)

Resumen o descripción

El desarrollo de herramientas que faciliten la comunicación de personas sordas es un reto de investigación actual muy importante. Una línea de investigación es el desarrollo de sistemas de visión con un gran poder de generalización. Obtener una buena precisión de generalización requiere un conjunto de datos muy grande durante el entrenamiento, y el incremento de datos muchas veces solo añade información repetitiva y no representativa. En este artículo describimos el desarrollo de un sistema de reconocimiento de lenguaje de señas. El sistema propuesto permite identificar con una alta precisión el Lenguaje de Señas Mexicano introduciendo datos muy representativos generados artificialmente, que permiten mejorar la capacidad de generalización del clasificador. Los resultados obtenidos muestran que el algoritmo propuesto mejora la precisión de generalización de las SVM al utilizar la metodología propuesta.

Editor

Vínculos

Fecha de publicación

30 de abril de 2013

Tipo de publicación

Artículo

Recurso de información

http://hdl.handle.net/20.500.11799/41193

Fuente

1794-211X

Idioma

Español Español

Audiencia

Estudiantes

Investigadores

Repositorio Orígen

REPOSITORIO INSTITUCIONAL DE LA UAEM

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