Handshape recognition for Argentinian Sign Language using ProbSom

Automatic sign language recognition is an important topic within the areas of human-computer interaction and machine learning. On the one hand, it poses a complex challenge that requires the intervention of various knowledge areas, such as video processing, image processing, intelligent systems and linguistics. On the other hand, robust recognition of sign language could assist in the translation process and the integration of hearingimpaired people. This paper offers two main contributions: first, the creation of a database of handshapes for the Argentinian Sign Language (LSA), which is a topic that has barely been discussed so far. Secondly, a technique for image processing, descriptor extraction and subsequent handshape classification using a supervised adaptation of self-organizing maps that is called ProbSom. This technique is compared to others in the state of the art, such as Support Vector Machines (SVM), Random Forests, and Neural Networks. The database that was built contains 800 images with 16 LSA conjurations, and is a first step towards building a comprehensive database of Argentinian signs. The ProbSom-based neural classifier, using the proposed descriptor, achieved an accuracy rate above 90%.Facultad de Informátic

Handshape recognition for Argentinian Sign Language using ProbSom

Automatic sign language recognition is an important topic within the areas of human-computer interaction and machine learning. On the one hand, it poses a complex challenge that requires the intervention of various knowledge areas, such as video processing, image processing, intelligent systems and linguistics. On the other hand, robust recognition of sign language could assist in the translation process and the integration of hearingimpaired people. This paper offers two main contributions: first, the creation of a database of handshapes for the Argentinian Sign Language (LSA), which is a topic that has barely been discussed so far. Secondly, a technique for image processing, descriptor extraction and subsequent handshape classification using a supervised adaptation of self-organizing maps that is called ProbSom. This technique is compared to others in the state of the art, such as Support Vector Machines (SVM), Random Forests, and Neural Networks. The database that was built contains 800 images with 16 LSA conjurations, and is a first step towards building a comprehensive database of Argentinian signs. The ProbSom-based neural classifier, using the proposed descriptor, achieved an accuracy rate above 90%.Facultad de Informátic

Metaheurísticas aplicadas a procesamiento de señales y minería de datos

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en metaheurísticas aplicadas al Procesamiento de Señales y a la Minería de Datos. Con respecto al Procesamiento de Señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de gestos dinámicos y patrones biométricos combinando distintas arquitecturas de redes neuronales con estrategias adaptativas inteligentes. Como resultado de estas tareas se han obtenido reconocedores eficientes. En el área de la Minería de Datos se ha trabajado sobre dos líneas de investigación: Minerías de Datos Educativa y Minería de Textos. En el primer caso, se han analizado distintos métodos de selección de atributos y diferentes técnicas no supervisadas con el objetivo de identificar las características más importantes de la deserción universitaria en la UNRN. En el segundo caso se ha logrado desarrollar un nuevo método capaz de extraer las palabras clave de un documento que opera en forma independiente del lenguaje. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para categorizar documentos.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Redes neuronales artificiales : Aplicaciones en minería de datos y procesamiento de señales temporales

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en Redes Neuronales Artificiales aplicadas al Procesamiento de Señales Temporales y a la Minería de Datos. Con respecto al Procesamiento de Señales Temporales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de acciones humanas con el objetivo de mejorar la interfaz hombre/máquina y en el reconocimiento de señales oculares como herramienta de ayuda al diagnóstico médico semi-automático de alteraciones del equilibrio. También se está trabajando en el reconocimiento automático de vehículos a través de la identificación de su patente. En el área de la Minería de Datos se está trabajando en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones. Con respecto a Minería de Textos se ha logrado desarrollar un nuevo método capaz de extraer las palabras clave de documentos independientemente del lenguaje. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para categorizar documentos.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Redes neuronales artificiales : Aplicaciones en minería de datos y procesamiento de señales temporales

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en Redes Neuronales Artificiales aplicadas al Procesamiento de Señales Temporales y a la Minería de Datos. Con respecto al Procesamiento de Señales Temporales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de acciones humanas con el objetivo de mejorar la interfaz hombre/máquina y en el reconocimiento de señales oculares como herramienta de ayuda al diagnóstico médico semi-automático de alteraciones del equilibrio. También se está trabajando en el reconocimiento automático de vehículos a través de la identificación de su patente. En el área de la Minería de Datos se está trabajando en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones. Con respecto a Minería de Textos se ha logrado desarrollar un nuevo método capaz de extraer las palabras clave de documentos independientemente del lenguaje. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para categorizar documentos.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas aplicadas a procesamiento de señales y minería de datos

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en metaheurísticas aplicadas al Procesamiento de Señales y a la Minería de Datos. Con respecto al Procesamiento de Señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de gestos dinámicos y patrones biométricos combinando distintas arquitecturas de redes neuronales con estrategias adaptativas inteligentes. Como resultado de estas tareas se han obtenido reconocedores eficientes. En el área de la Minería de Datos se ha trabajado sobre dos líneas de investigación: Minerías de Datos Educativa y Minería de Textos. En el primer caso, se han analizado distintos métodos de selección de atributos y diferentes técnicas no supervisadas con el objetivo de identificar las características más importantes de la deserción universitaria en la UNRN. En el segundo caso se ha logrado desarrollar un nuevo método capaz de extraer las palabras clave de un documento que opera en forma independiente del lenguaje. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para categorizar documentos.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas aplicadas a procesamiento de señales y minería de datos

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en metaheurísticas aplicadas al Procesamiento de Señales y a la Minería de Datos. Con respecto al Procesamiento de Señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de gestos dinámicos y patrones biométricos combinando distintas arquitecturas de redes neuronales con estrategias adaptativas inteligentes. Como resultado de estas tareas se han obtenido reconocedores eficientes. En el área de la Minería de Datos se ha trabajado sobre dos líneas de investigación: Minerías de Datos Educativa y Minería de Textos. En el primer caso, se han analizado distintos métodos de selección de atributos y diferentes técnicas no supervisadas con el objetivo de identificar las características más importantes de la deserción universitaria en la UNRN. En el segundo caso se ha logrado desarrollar un nuevo método capaz de extraer las palabras clave de un documento que opera en forma independiente del lenguaje. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para categorizar documentos.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Redes neuronales artificiales : Aplicaciones en minería de datos y procesamiento de señales temporales

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en Redes Neuronales Artificiales aplicadas al Procesamiento de Señales Temporales y a la Minería de Datos. Con respecto al Procesamiento de Señales Temporales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de acciones humanas con el objetivo de mejorar la interfaz hombre/máquina y en el reconocimiento de señales oculares como herramienta de ayuda al diagnóstico médico semi-automático de alteraciones del equilibrio. También se está trabajando en el reconocimiento automático de vehículos a través de la identificación de su patente. En el área de la Minería de Datos se está trabajando en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones. Con respecto a Minería de Textos se ha logrado desarrollar un nuevo método capaz de extraer las palabras clave de documentos independientemente del lenguaje. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para categorizar documentos.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Software for the identification of species of snakes from Buenos Aires Province

Sin bien las serpientes cumplen una actividad de relevancia en el control de ciertas plagas, se considera que deben ser eliminadas con celeridad, ya que sólo pueden causar problemas a la población. Afortunadamente, en la actualidad, se comenzó a rever esa postura, dándole a las serpientes un rol mucho más racional, considerándolas como otro grupo que conforma un ecosistema. El desarrollo de este proyecto busca resguardar las distintas especies de serpientes de la Provincia de Buenos Aires y en particular las del partido de La Plata, así como concientizar y educar a los usuarios sobre los distintos ofidios que habitan la zona.Resultará de suma utilidad para aquellas personas que desempeñen un rol tanto en la salud (salas de primeros auxilios, hospitales) o de seguridad (bomberos, policías); grupos que muchas veces deben decidir qué hacer con un ejemplar hallado en un ámbito no esperado o qué medidas tomar respecto a una persona posiblemente intoxicada por una mordedura.El desarrollo realizado corresponde a una aplicación informática que, a partir de la foto de un ejemplar, posee la capacidad de informar a qué especie corresponde junto con su grado de peligrosidad. El proceso inicia con la captura de la imagen de un ejemplar de serpiente. Una vez cargada la foto, el sistema identifica las zonas de la imagen con mayor información, las cuales, generalmente, se relacionan con el color, la textura y el diseño de las manchas del animal. Esta información del ejemplar se la compara con una base de datos formada por las distintas especies presentes en la zona, para determinar de qué tipo de especie de serpiente se trata.Como devolución, el usuario recibe un resumen detallado sobre las particularidades de ese animal y cuál es su riesgo sanitario, junto con el grado de acierto (credibilidad de la respuesta).Si bien existen soluciones equivalentes para otros tipos de organismos, como por ejemplo plantas, y otras especies animales, esta es la primera aplicación dedicada a esta temática acerca de ejemplares de la zona.Although snakes have an important role in the control of certain pests it is considered that they should be eliminated quickly because they can only cause problems to people. Fortunately, at present, this position has begun to be reviewed, giving snakes a much more rational role, considering them as another group among other species that conform an ecosystem. The development of this project aims to protect the various species of snakes in Province of Buenos Aires and in particular those of La Plata district, as well as to raise awareness and educate users about the different ophidians that inhabit the area. It will be extremely useful for those who play a role in health (first aid rooms, hospitals) or safety (firefighters, police); groups that often have to decide what to do with a specimen found in an unexpected environment or how to proceed when a person is poisoned by a bite. The development carried out corresponds to a computer application that starting with a photograph of a specimen can inform the species to which they belong and its degree of danger. The process begins with the capture of the image of a snake specimen. Once the photograph is uploaded, the system identifies areas of the image with relevant information, which are generally related to the color, texture and design of the animal's spots. Using this information, the specimen is compared with a database formed by different species present in the area, to determine its type. In response, the user receives a detailed summary of the particularities of that animal, its health risk and the degree of success (credibility of the response). Although there are equivalent solutions for other types of organisms, such as plants and other animal species, this is the first application dedicated to this subject to specimens from the area.Fil: La Frazia, Luciano. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; ArgentinaFil: Lanzarini, Laura Cristina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Instituto de Investigación en Informática Lidi; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; ArgentinaFil: Estrebou, César Armando. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Instituto de Investigación en Informática Lidi; ArgentinaFil: Giambelluca, Luis Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores; Argentin

Herramienta informática para la identificación de especies de serpientes bonaerenses

Sin bien las serpientes juegan un papel importante en el control de ciertas plagas se considera que deben ser matadas con celeridad ya que sólo pueden causar problemas. Afortunadamente, en la actualidad, se comenzó a rever esa postura, dándole a las serpientes un rol mucho más racional, considerándolas como un grupo mas junto con otras especies que conforman a un ecosistema. El desarrollo de este proyecto busca resguardar las distintas especies de serpientes la Provincia de Buenos Aires y en particular las del partido de La Plata, así como concientizar y educar a los usuarios sobre los distintos ofidios que habitan la zona. Resultará de suma utilidad para aquellas personas que desempeñen un rol tanto en la salud (salitas de primeros auxilios, hospitales) o de seguridad (bomberos, policías); grupos que muchas veces deben decidir qué hacer con un ejemplar hallado en un ámbito no esperado o qué medidas tomar respecto a una persona posiblemente intoxicada por una mordedura. El desarrollo realizado corresponde a una aplicación informática que a partir de la foto de un ejemplar posee la capacidad de informar a que especie corresponde junto con su grado de peligrosidad. El proceso inicia con la captura de la imagen de un ejemplar de serpiente. Una vez cargada la foto, el sistema identifica las zonas de la imagen con mayor información  las cuales generalmente se relacionan con el color, la textura y el diseño de las manchas del animal. Utilizando esta información del ejemplar se lo compara con una base de datos en la que constan las distintas especies presentes en la zona para determinar de qué tipo se trata. Como devolución, el usuario recibirá un resumen detallado sobre las particularidades de ese animal y cuál es su riesgo sanitario junto con el grado de acierto (credibilidad de la respuesta). La implementación de este desarrollo requirió del estudio y análisis de distintos mecanismos y técnicas para el reconocimiento de objetos presentes en una imagen. El énfasis estuvo puesto en los aspectos relacionados con la detección de patrones que distingan unívocamente a un objeto en particular. Se examinaron con detalle aquellas partes que describen a un objeto para su posterior selección y adaptación a un modelo de datos. Esta información, además de haber sido utilizada como fuente de aprendizaje para el sistema a implementar, brinda  la posibilidad a otros investigadores de contar con imágenes de serpientes de la región para desarrollar y probar sus propias estrategias. Este trabajo contó con el asesoramiento de profesionales del CEPAVE, especialistas en la temática, quienes se encuentran profundamente comprometidos con la conservación de las serpientes. El aporte concreto de toda esta investigación consiste en una aplicación capaz de reconocer un número de especies de serpientes bonaerenses. Si bien existen soluciones equivalentes para otros tipos de organismos, como por ejemplo plantas, otras especies animales, etc. esta es la primera aplicación dedicada a esta temática a ejemplares de la zona