Reconocimiento en tiempo real del alfabeto de lengua de señas chilena empleando aprendizaje automático

Memoria:
Reconocimiento en tiempo real del alfabeto de lengua de señas chilena empleando aprendizaje automático

dc.contributor.advisor	Rubio-Manzano Clemente	es
dc.contributor.author	Benítez-Andrade Luis Ignacio
dc.contributor.author	Catril-Carrillo Ricardo Octavio
dc.date.accessioned	2026-11-10T18:37:22Z
dc.date.available	2026-11-10T18:37:22Z
dc.date.issued	2022
dc.description	Memoria (Ingeniero Civil en Informática)	es
dc.description.abstract	En Chile, existen 712.005 personas con discapacidad que presentan algún grado de pérdida auditiva, de las cuales se estima que 179.268 tienen sordera total. Históricamente, la comunidad sorda ha enfrentado barreras de inclusión debido al desconocimiento generalizado sobre sus limitaciones y necesidades. Como medida de integración, en el año 2021 se promulgó la Ley 21.303, cuyo artículo 26 reconoce la Lengua de Señas Chilena (LSCh) como la lengua natural, originaria y patrimonio intangible de las personas sordas, además de elemento esencial de su cultura e identidad. Asimismo, el gobierno ha implementado planes piloto de cursos de LSCh en educación básica y media. En el ámbito tecnológico, se han impulsado propuestas orientadas a reducir esta brecha comunicativa mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático (machine learning), buscando masificar el conocimiento de la lengua de señas. No obstante, aunque existen herramientas eficaces de traducción automática a nivel global, la mayoría no ha sido adaptada específicamente a la Lengua de Señas Chilena. Ante este desafío, el objetivo del presente proyecto fue desarrollar un reconocedor automático del alfabeto de la Lengua de Señas Chilena en tiempo real. Para ello, se entrenó un modelo de aprendizaje automático utilizando transferencia de aprendizaje (transfer learning), a partir de un conjunto de datos propio e imágenes obtenidas de diversos repositorios. El modelo fue integrado en una aplicación móvil que procesa los gestos capturados por la cámara, alcanzando una precisión de clasificación por letra que oscila entre el 80% y el 99%.
dc.description.call-number	M(E) 004 B437 2022	es
dc.identifier.uri	https://repositorio.ubiobio.cl/handle/123456789/14365
dc.language	spa
dc.publisher	Universidad del Bío-Bío. Departamento de Sistemas de Información	es
dc.rights	dc.fights: info:eu-repo/semantics/acceso abierto
dc.subject	Aprendizaje automático
dc.subject	Programas para computador
dc.subject	Inteligencia artificial
dc.subject	Lenguaje por señas
dc.subject	Transferencia de aprendizaje
dc.subject	Clasificación de imágenes
dc.title	Reconocimiento en tiempo real del alfabeto de lengua de señas chilena empleando aprendizaje automático	es
dc.type	tesina	es
dspace.entity.type	Memoria
ubb.Carrera	Ingeniería Civil Informática
ubb.Departamento	Sistemas de Información
ubb.Facultad	Ingeniería
ubb.Sede	Concepción