Traducción del alfabeto dactilológico argentino al español utilizando redes neuronales convolucionales - Didoné, L. C. (2020)
En Argentina, se estima que aproximadamente el 2% de la población padece algún tipo de incapacidad para oír (hipoacusia), este valor representa el 18% del total de personas con discapacidades en el país. Frente a esta problemática, se propone el desarrollo de un sistema que sea capaz de traducir en tiempo real el alfabeto dactilológico perteneciente a la Lengua de Señas Argentina a subtítulos en idioma español. De este modo se espera reducir la brecha comunicacional existente actualmente entre personas que padecen algún tipo de sordera en Argentina y aquellas que no comprenden su lengua de señas. Se utilizaron técnicas de aprendizaje automático orientadas a la visión por computadora para desarrollar un modelo que reciba como entrada imágenes, e indique de qué señas pertenecientes al alfabeto dactilológico argentino se tratan. Para lograrlo, se construyó un “dataset” etiquetado que permitió el entrenamiento del modelo mencionado. Empleando guantes, se logró un Accuracy de 0.9652 en el conjunto de datos de validación y de 0.9584 en el conjunto de test. Sin guantes se alcanzó un Accuracy de 0.8831 sobre el conjunto de validación y de 0.8205 en el conjunto de test. En ambos casos se utilizaron Redes Neuronales Convolucionales.