• Manuel Alejandro Lopez Barrera
• Diego Andres Lopez Alban

La lengua de señas es la forma de comunicación entre la población sorda y la población oyente, que utiliza la configuración gestual-espacial de las manos como canal de comunicación con su entorno social. Este trabajo propone el reconocimiento de gestos asociado a la lengua de señas a partir del procesamiento de series temporales de la posición espacial de los puntos de referencia de los manos otorgados por un sensor óptico Leap Motion. Se aplica dicha metodología a un Dataset de Lengua de Señas Colombiana (LSC) que incluye las siguientes secciones: preprocesamiento para filtrar los fotogramas nulos, segmentación de la información relevante, información relevante, caracterización tiempo-frecuencia a partir de la transformada de onda discreta (DWT). Posteriormente, la clasificación se lleva a cabo con algoritmos de aprendizaje automático. Se califica con un 92,86% de rendimiento de clasificación utilizando la metodología propuesta con el algoritmo LGBM.

El video del funcionamiento se puede ver Aqui.