RESUMEN: Este proyecto de tesis se encuentra enfocado en el campo de la Visión Artificial, una rama de la Inteligencia Artificial, cuyo objeto de estudio es procesar los datos de una escena para ser percibidos por una máquina de forma autónoma. El objetivo final es desarrollar un sistema para el reconocimiento del alfabeto dactilológico utilizado por las comunidades de sordos.
Las etapas de este sistema consisten, de forma general, en la adquisición de una imagen que representa una postura de la mano y ésta es a su vez una letra, la imagen será procesada para resaltar alguna de sus características más interesantes, mismas que ayudarán en una etapa posterior, a la selección de rasgos característicos que nos permitan discriminar las diferentes posturas de la mano para poder asignarla a la clase más parecida.
La metodología propuesta para obtener aquellas características que ayudaron a diferenciar las posturas de la mano se llevaron a cabo por medio de técnicas de procesamiento de imágenes, morfología matemática y clasificación por medio de algoritmos de votación supervisados.
Los sistemas de reconocimiento de imágenes suelen ser costos computacionalmente, y este trabajo se pensó desde una etapa inicial obtener un sistema de procesamiento de imágenes eficiente y eficaz.
ABSTRACT: This thesis project is focused in the field of Artificial Vision, a branch of Artificial Intelligence, whose focus is processing information of a scene to be perceived by a machine independently. The ultimate goal is to develop a system for recognizing finger language alphabet used by the
deaf community.
The stages of this system are, in general, the acquisition of an image that represents a position of the hand and this is in turn a point, the image is processed to highlight some of its most interesting features, which help a later stage, the selection of traits that allow us to discriminate the different positions of the hand to be able to assign the most similar class.
The proposed methodology for those features that helped distinguish the positions of the hand were carried out by means of techniques of image processing, mathematical morphology and classification algorithms via supervised vote.
The image recognition systems are often computational cost, and this work was thought at an early stage to obtain an image processing system efficiently and effectively.
