Sistemas de predicción de lenguas visogestuales basados en IA y su aplicación en la Lengua de Señas Mexicana (LSM)

ISBN

Formato digital
978-84-10215-89-4

Fecha de publicación

14-11-2024

Licencia

D. R. © copyright 2024; José Antonio García Macías, Isaac de Jesús Palazuelos Rojo y Diego Alfredo Pérez Rivas.

Guillermo Hernández-Santana
Universidad Autónoma de Baja California
0000-0003-0367-357X
Irvin Hussein López-Nava
Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada
0000-0003-3979-9465

Acerca de

Es indudable que a partir del desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), las computadoras comenzaron a comprender, interpretar y generar lenguaje humano en sus diversas formas, sin embargo, estos sistemas cuentan con un mayor desarrollo en relación con las lenguas orales que a las lenguas de modalidad visogestual. Esto responde a la colección de datos lingüísticos que contamos en la actualidad, la cual, es significativamente mayor en lenguas orales que señadas. Es decir, que el desarrollo de la IA y del PLN tiene en la actualidad avances importantes en cuanto a la capacidad de las máquinas para interpretar y generar texto en diversos contextos, desde traductores automáticos hasta asistentes virtuales, pasando por chatbots.

Referencias

Albanie, S. et al. (2020). BSL-1K: Scaling Up Co-articulated Sign Language Recognition Using Mouthing Cues. En Vedaldi, A., Bischof, H., Brox, T., Frahm, J. M. (Eds.), Computer Vision – ECCV 2020. ECCV 2020. Lecture Notes in Computer Science (Vol. 12356). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58621-8_3
Aly, S. y Aly, W. (2020). DeepArSLR: A novel signer-independent deep learning framework for isolated Arabic sign language gestures recognition. IEEE access: practical innovations, open solutions, 8, 83199-83212. https://doi.org/10.1109/access.2020.2990699
Agarwal, P., Liao, J., Hooper, S., & Sperling, R. (2021). Applying deep learning to a sign language progress monitoring system. Distance Learning, 18(3), 45-55. [https://eric.ed.gov/?q=artifical+intelligence+AND+sign+language+&ff1=subArtificial+Intelligence&ff2=dtySince_2020&id=EJ1327302]

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