Clasificación de Gestos de la Lengua de Señas Colombiana a partir del Análisis de Señales Electromiográficas utilizando Redes Neuronales Artificiales

Las Tecnologias de la Informacion generan espacios de inclusion entre personas sordas y personas oyentes mediante el procesado de imagenes o de senales adquiridas por dispositivos como Kinect, Leap Motion, camaras de video e imagenes, guantes con sensores EMG y/o la Manilla Myo Armband. El presente proyecto de maestria tiene como finalidad clasificar los 27 gestos del alfabeto del lenguaje de senas colombiano a partir del analisis de senales electromiograficas utilizando redes neuronales artificiales. Se ha tomado como base el knowhow que el grupo de investigacion UNITEL de la Facultad de Ingenieria de Telecomunicaciones tiene en cuanto al procesamiento y clasificacion de senales EMG. Se utilizo la transformada Wavelet Packet Transform- WPT para construir una matriz de caracteristicas que permitio crear seis escenarios de entrenamiento la red neuronal para la clasificacion de gestos de la lengua de senas colombiana. Los resultados obtenidos fortalecen las investigaciones en esta linea de trabajo dentro del grupo de investigacion UNITEL. El valor de precision obtenido en cada uno de los escenarios usando validacion cruzada y matrices de confusion permite medir indirectamente la reproducibilidad del clasificador, pues en cada de ellos la data de registros del EMG involucra de manera inter-sujeto los registros de los 13 sujetos. En conclusion, el analisis de senales electromiografias de miembro superior capturadas por la manilla Myo Armband mediante Redes Neuronales permite clasificar los gestos del alfabeto de la lengua de senas colombiano, teniendo en cuenta escenarios inter e intra sujetos.