Desarrollo de un Sistema Web intérprete de la Lengua de Señas Argentina

Abstract

Se propone el desarrollo de un sistema web que permita interpretar un conjunto de señas pertenecientes a la Lengua de señas Argentina (LSA), ya sean estas realizadas en tiempo real o mediante un video pregrabado. Encargándose el sistema web de encontrar la correspondencia entre una secuencia de imágenes (video) y su apropiado texto en español. Para esto se plantea un modelo de árboles de decisión optimizado y dos modelos de Redes Neuronales Recurrentes, utilizando un conjunto de datos preexistentes sobre el que se realizan tareas de preprocesamiento, muestreo y almacenamiento para entrenar y optimizar estos modelos. Luego se realiza el planteo, definición, construcción del sistema web e integración del modelo seleccionado. Palabras clave: Lengua de Señas Argentina, LSA, Machine Learning, Data Science, MediaPipe, XGBoost, RNN, LSTM, GRU.