dc.contributor.author | Espinoza Hoyos, Carlos Anibal | |
dc.contributor.author | Huamaní Navarrete, Pedro Freddy | |
dc.date.accessioned | 2021-08-17T03:07:59Z | |
dc.date.accessioned | 2022-02-22T12:17:04Z | |
dc.date.available | 2021-08-17T03:07:59Z | |
dc.date.available | 2022-02-22T12:17:04Z | |
dc.date.issued | 2021-07 | |
dc.identifier.isbn | 978-958-52071-8-9 | |
dc.identifier.issn | 2414-6390 | |
dc.identifier.other | http://laccei.org/LACCEI2021-VirtualEdition/meta/FP544.html | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2021.1.1.544 | |
dc.identifier.uri | http://axces.info/handle/10.18687/20210101_544 | |
dc.description.abstract | 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%. | en_US |
dc.language.iso | English | en_US |
dc.publisher | LACCEI Inc. | en_US |
dc.rights | LACCEI License | |
dc.rights.uri | https://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/ | |
dc.subject | Algoritmo de Clustering | en_US |
dc.subject | Toolbox Deep Learning | en_US |
dc.subject | Lenguaje de Señas Peruano | en_US |
dc.subject | Precisión | en_US |
dc.subject | Recall | en_US |
dc.title | Técnicas de Clustering basada en Redes Neuronales para reconocer gestos estáticos del alfabeto dactilológico de la Lengua de Señas Peruana | |
dc.type | Article | en_US |
dc.description.country | Peru | en |
dc.description.institution | Universidad Ricardo Palma | en |
dc.description.track | I.T, Telecom, Soft. Eng, IoT, Ind. 4.0, Forensic Informatics, Security, Cybersecurity and Comp tools | en |
dc.journal.referato | peerReview | |