Reconocimiento de gestos en videos con Deep Learning

Autores
Dal Bianco, Pedro
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo general de este plan de beca es el desarrollo de nuevos modelos de Deep Learning para el reconocimiento de gestos en videos. En el ámbito de las aplicaciones, los modelos se aplicarán al reconocimiento de señas (caso particular de gestos) de la Lengua de Señas Argentina (LSA), para traducir automáticamente desde LSA al castellano.
Carrera: Doctorado en Informática Lugar de trabajo: Instituto de Investigación en Informática (III-LIDI) Organismo: UNLP Año de inicio de beca: 2021 Año de finalización de beca: 2026 Apellido, Nombre del Director/a/e: Ronchetti, Franco Apellido, Nombre del Codirector/a/e: Quiroga, Facundo Lugar de desarrollo: Instituto de Investigación en Informática (III-LIDI) Áreas de conocimiento: Cs de la Computación Tipo de investigación: Aplicada
Facultad de Informática
Materia
Cs de la Computación
bases de datos de lenguaje de señas
estimación de poses
lenguaje de señas
libre de glosas
traducción de lenguaje de señas
sign language databases
pose estimation
sign language
gloss-free
sign language translation
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/173144
Acceder
id SEDICI_636d2afd2bb57112012f14c131279181
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/173144
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Reconocimiento de gestos en videos con Deep LearningGesture recognition in videos using Deep LearningDal Bianco, PedroCs de la Computaciónbases de datos de lenguaje de señasestimación de poseslenguaje de señaslibre de glosastraducción de lenguaje de señassign language databasespose estimationsign languagegloss-freesign language translationEl objetivo general de este plan de beca es el desarrollo de nuevos modelos de Deep Learning para el reconocimiento de gestos en videos. En el ámbito de las aplicaciones, los modelos se aplicarán al reconocimiento de señas (caso particular de gestos) de la Lengua de Señas Argentina (LSA), para traducir automáticamente desde LSA al castellano.Carrera: Doctorado en Informática Lugar de trabajo: Instituto de Investigación en Informática (III-LIDI) Organismo: UNLP Año de inicio de beca: 2021 Año de finalización de beca: 2026 Apellido, Nombre del Director/a/e: Ronchetti, Franco Apellido, Nombre del Codirector/a/e: Quiroga, Facundo Lugar de desarrollo: Instituto de Investigación en Informática (III-LIDI) Áreas de conocimiento: Cs de la Computación Tipo de investigación: AplicadaFacultad de Informática2024-11-20info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173144spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:38:16Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/173144Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:38:16.633SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Reconocimiento de gestos en videos con Deep Learning
Gesture recognition in videos using Deep Learning
title Reconocimiento de gestos en videos con Deep Learning
spellingShingle Reconocimiento de gestos en videos con Deep Learning
Dal Bianco, Pedro
Cs de la Computación
bases de datos de lenguaje de señas
estimación de poses
lenguaje de señas
libre de glosas
traducción de lenguaje de señas
sign language databases
pose estimation
sign language
gloss-free
sign language translation
title_short Reconocimiento de gestos en videos con Deep Learning
title_full Reconocimiento de gestos en videos con Deep Learning
title_fullStr Reconocimiento de gestos en videos con Deep Learning
title_full_unstemmed Reconocimiento de gestos en videos con Deep Learning
title_sort Reconocimiento de gestos en videos con Deep Learning
dc.creator.none.fl_str_mv Dal Bianco, Pedro
author Dal Bianco, Pedro
author_facet Dal Bianco, Pedro
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Cs de la Computación
bases de datos de lenguaje de señas
estimación de poses
lenguaje de señas
libre de glosas
traducción de lenguaje de señas
sign language databases
pose estimation
sign language
gloss-free
sign language translation
topic Cs de la Computación
bases de datos de lenguaje de señas
estimación de poses
lenguaje de señas
libre de glosas
traducción de lenguaje de señas
sign language databases
pose estimation
sign language
gloss-free
sign language translation
dc.description.none.fl_txt_mv El objetivo general de este plan de beca es el desarrollo de nuevos modelos de Deep Learning para el reconocimiento de gestos en videos. En el ámbito de las aplicaciones, los modelos se aplicarán al reconocimiento de señas (caso particular de gestos) de la Lengua de Señas Argentina (LSA), para traducir automáticamente desde LSA al castellano.
Carrera: Doctorado en Informática Lugar de trabajo: Instituto de Investigación en Informática (III-LIDI) Organismo: UNLP Año de inicio de beca: 2021 Año de finalización de beca: 2026 Apellido, Nombre del Director/a/e: Ronchetti, Franco Apellido, Nombre del Codirector/a/e: Quiroga, Facundo Lugar de desarrollo: Instituto de Investigación en Informática (III-LIDI) Áreas de conocimiento: Cs de la Computación Tipo de investigación: Aplicada
Facultad de Informática
description El objetivo general de este plan de beca es el desarrollo de nuevos modelos de Deep Learning para el reconocimiento de gestos en videos. En el ámbito de las aplicaciones, los modelos se aplicarán al reconocimiento de señas (caso particular de gestos) de la Lengua de Señas Argentina (LSA), para traducir automáticamente desde LSA al castellano.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-11-20
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173144
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173144
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846064400975265792
score 13.221938

Publicaciones similares