Reconocimiento de gestos dinámicos de brazos en tiempo real para la implementación de un traductor de lengua de señas mediante cámaras de profundidad

Según la World Federation of the Deaf, existen aproximadamente 70 millones de personas a nivel mundial con deficiencias auditivas, de ellas un 80% no tiene acceso a la educación y sólo 1 a 2% cuenta con formación en Lengua de Señas como medio de comunicación. Sin embargo, enfrentan obstáculos para su desarrollo en la sociedad, por lo cual se han establecido normativas a nivel mundial, pero en la práctica no son acatadas por las entidades a pesar de su obligatoriedad. Una solución propuesta por el gobierno nacional es ofrecer servicios de intérpretes como mediadores y facilitadores, sin embargo, para el año 2013 sólo habían sido capaces de atender a no más del 10% de solicitantes, considerando además que el servicio cuenta con un horario restringido y un trámite lento. Frente a ello, allanar obstáculos de comunicación mediante un software traductor sería un gran aporte social, supliendo en cierta medida el rol de los intérpretes y abriendo puertas a quienes deseen superarse. Un tipo de planteamiento con notable actividad en los últimos años es el reconocimiento de gestos mediante software basándose principalmente en la obtención y procesamiento de datos a partir de imágenes de cámaras RGB y el empleo de métodos probabilísticos (Principalmente HMM y Redes Neuronales), generando altos costos computacionales y requiriendo mayor tiempo de desarrollo a cambio de una tasa de reconocimiento aceptable. Como consecuencia, esta tesis propone el empleo de data 3D a partir de una cámara de profundidad, empleando DTW como método clasificador para el reconocimiento de gestos. El presente proyecto ha logrado un porcentaje de reconocimiento del 98.18%