Reconocimiento de lengua de señas colombiana mediante redes neuronales convolucionales y captura de movimiento

Context: This article presents the design of a computational predictive model that facilitates the recognition of Colombian Sign Language (LSC) in a hotel and tourism environment. Method: Artificial intelligence techniques and deep neural networks were applied in the learning and prediction of gestures in real time, which allowed the construction of a tool to reduce the gap and strengthen communication. Convolutional neural network algorithms were applied to real-time data capture. Movement was captured using mobile device video cameras, thus obtaining the images that make up the data set. The images were used as training data for an optimal computational model that can predict the meaning of a newly presented image. Results: The performance of the model was evaluated using categorical measures and comparing different configurations for the neural network. In addition to this, everything is supported with the use of tools such as Tensorflow, OpenCV and MediaPipe. Conclusions: Finally, a model capable of identifying and translating 39 different signs between words, numbers and basic phrases focused on the hotel sector was obtained, where a success rate of 97.6% was obtained in a controlled use environment.  Contexto: Este articulo presenta el diseño de un modelo predictivo computacional que facilita el reconocimiento de la lengua de señas colombiana (LSC) en un entorno hotelero y turístico. Método: Se aplicaron técnicas de inteligencia artificial y redes neuronales profundas en el aprendizaje y la predicción de gestos en tiempo real, los cuales permitieron construir una herramienta para disminuir la brecha y fortalecer la comunicación. Se implementaron algoritmos de redes neuronales convolucionales sobre captura de datos en tiempo real. Se capturó movimiento mediante cámaras de video de dispositivos móviles; así, se obtuvieron las imágenes que forman el conjunto de datos. Las imágenes se utilizaron como datos de entrenamiento para un modelo computacional óptimo que puede predecir el significado de una imagen recién presentada. Resultados: Se evaluó el rendimiento del modelo usando medidas categóricas y comparando diferentes configuraciones para la red neuronal. Adicional a esto, todo está soportado con el uso de herramientas como Tensorflow, OpenCV y MediaPipe. Conclusiones: Se obtuvo un modelo capaz de identificar y traducir 39 señas diferentes entre palabras, números y frases básicas enfocadas al sector hotelero, donde se logró una tasa de éxito del 97,6 % en un ambiente de uso controlado