Técnicas de Clustering basada en Redes Neuronales para reconocer gestos estáticos del alfabeto dactilológico de la Lengua de Señas Peruana
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Date
2021-07Author
Espinoza Hoyos, Carlos Anibal
Huamaní Navarrete, Pedro Freddy
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El propósito de este artículo fue reconocer 24 gestos estáticos del alfabeto dactilológico de la Lengua de Señas Peruana, obtenidos de un guante electrónico y utilizando dos técnicas de clustering basadas en las redes neuronales de regresión generalizada y de aprendizaje por cuantización vectorial, con apoyo del Toolbox Deep Learning del Matlab. Asimismo, para cada técnica de clustering se implementaron tres topologías diferentes de redes neuronales; para las señas, los sensores de orientación espacial, y la agrupación de resultados de las topologías previas. El reconocimiento de los gestos estáticos fue evaluado utilizando la Tabla de Contingencia y las métricas Precisión, Recall y Magnitud-F; por lo cual, la Red Neuronal de Regresión Generalizada otorgó mejores resultados en el reconocimiento de gestos, obteniendo medidas de Precisión y Recall iguales a 100%. Mientras que la Red Neuronal de Aprendizaje por Cuantización Vectorial, solo alcanzó una medida de Precisión y Recall iguales a 84.26%.