Centros y grupos de investigación
Dispositivo traductor de LSP basado en Sistemas Embebidos y Deep Learning
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Estado: En ejecución
Fuente de financiamiento: Interno
Fecha de inicio: 04/2023
Duración: 12 meses
Campus: Lima Centro
Resumen
Promover la inclusión social de las personas con sordera y/o discapacidad comunicativa es prioridad para muchos países. Por otro lado, el desarrollo de nuevos algoritmos de inteligencia artificial y el aumento de las capacidades de procesamiento de los sistemas embebidos han abierto la posibilidad de implementar técnicas de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) para el reconocimiento de patrones. De esta manera, la presente investigación aborda el desarrollo de un dispositivo traductor de la lengua de señas peruanas (LSP) para el reconocimiento de imágenes de señas dinámicas cortas mediante Deep Learning. Siendo estas frases cotidianas como, por ejemplo: “Hola”, “Buenos días”, “Buenos tardes”, etc. La meta es lograr un traductor unidireccional (de video a texto) con una precisión mayor al 90% e implementarlo en un dispositivo embebido.
Equipo de Investigación
- Investigador Principal: Ernesto Alonso Paiva Peredo
- Co-investigadores interno:
- Miguel Ángel Torres Lázaro (Co-inv)
- Ubalde Enriquez Rembrandt (Co-inv)
- Co-investigador Externo:
- Esteban Felipe Ramirez Armas
- Hugo Ronald Peña Huillca
- Tesistas:
- Johan Alonso Tumay Guevara
- Angel Diego Briones Cerquín
- Ronald Villareal Briceño
- Anibal Anderson Heredia Pizarro