Método automático para el reconocimiento de gestos de manos para la categorización de vocales y números en lenguaje de señas colombiano

Trabajo de investigaciónEste experimento desarrolló un sistema que está diseñado para facilitar la comunicación entre las personas que tienen la discapacidad auditiva. El experimento tiene técnicas de aprendizaje de máquina para realizar el debido proceso de reconocimiento de gestos de mano del lenguaje de señas colombiano, reconociendo los números de 0 a 5 y las vocales. Este experimento se realiza a través de 6 etapas: conjunto de datos, preprocesamiento, muestreo, extracción de las características, clasificación para la identificación del gesto que se está realizando y finalmente la medida de rendimiento del clasificador.GENERALIDADES 1. ANTECEDENTES 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 3. OBJETIVOS 4. JUSTIFICACIÓN 5. DELIMITACIÓN 6. MARCO REFERENCIAL 7. MARCO TEÓRICO 8. MARCO CONCEPTUAL 9. METODOLOGÍA 10. DISEÑO METODOLOGICO 11. INSTALACIONES Y EQUIPO REQUERIDO 12. ESTRATEGIAS DE COMUNICACIÓN Y DIVULGACIÓN 13. DISCUSIÓN / RESULTADOS CONCLUSIONES RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍAPregradoIngeniero de Sistema

Nonlinear feature extraction based on centroids and kernel functions

A nonlinear feature extraction method is presented which can reduce the data dimension down to the number of clusters, providing dramatic savings in computational costs. The dimension reducing nonlinear transformation is obtained by implicitly mapping the input data into a feature space using a kernel function, and then finding a linear mapping based on an orthonormal basis of centroids in the feature space that maximally separates the between-cluster relationship. The experimental results demonstrate that our method is capable of extracting nonlinear features effectively so that competitive performance of classification can be obtained with linear classifiers in the dimension reduced space

Nonlinear feature extraction based on centroids and kernel functions

A nonlinear feature extraction method is presented which can reduce the data dimension down to the number of clusters, providing dramatic savings in computational costs. The dimension reducing nonlinear transformation is obtained by implicitly mapping the input data into a feature space using a kernel function, and then finding a linear mapping based on an orthonormal basis of centroids in the feature space that maximally separates the between-cluster relationship. The experimental results demonstrate that our method is capable of extracting nonlinear features effectively so that competitive performance of classification can be obtained with linear classifiers in the dimension reduced space