Desarrollo de algoritmos para traductor automático de lenguaje de señas mexicanas (LSM)

En años recientes, el desarrollo de algoritmos que asistan en la comunicación con gente sorda es un reto importante. El desarrollo de sistemas automatizados para traducir el lenguaje de señas es un tema de investigación vigente. Sin embargo, esto involucra varios procesos que van desde la captura del video, pre-procesamiento hasta la identificación y clasificación de las señas. El desarrollo de sistemas capaces de extraer características discriminativas para acentuar la capacidad de generalización de un clasificador es aun un problema muy complejo. El significado de una seña es a combinación del movimiento de la mano, forma de la mano y el punto de contacto de la mano con el cuerpo. Este trabajo presenta un método para detectar y traducir señas de las manos. Primero, se obtienen 15 cuadros por palabra, obteniendo 3 regiones de interés (manos y cara) de las cuales se obtienen características geométricas. Finalmente, se emplean diferentes clasificadores y se muestran los resultados experimentales