Sign language recognition with machine learning for elementary school children
Reconocimiento del lenguaje de señas mediante aprendizaje automático para niños de primaria
Abstract
For most people, hand gestures are used to demonstrate expressiveness for people with hearing disabilities. This manual representation of symbols constitutes a language. A system that recognizes Panamanian sign language that is oriented towards children with hearing disabilities is relevant to a more fluid and effective learning. For development, artificial intelligence tools should be used, such as machine learning, image processing and classifier, as well as the use of a digital camera to capture gestures expressed by hands. As an objective, this system will only recognize the vowels of the alphabet (a, e, i, o, u) in text as a start and test stage. Los gestos de las manos son utilizados para demostrar expresividad, un punto mucho más importante para personas con discapacidad auditiva, quienes utilizan esta representación de símbolos manualmente como lenguaje. Un sistema que reconozca el lenguaje de señas panameño que esté orientado hacia niños con discapacidades auditivas es relevante para un aprendizaje más fluido y efectivo. Para el desarrollo, se deberán usar herramientas de inteligencia artificial, como aprendizaje automático, procesador y clasificador de imágenes, además del uso de una cámara digital para capturar los gestos expresados con las manos. Como objetivo, este sistema solamente reconocerá las vocales del alfabeto (a, e, i, o, u) en texto como etapa de inicio y prueba.