Evaluación de modelos convolucionales para la clasificación del abecedario dactilológico de la lengua de señas americana (ASL)

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dc.contributor.advisorAlfonso-Morales, Wilfredo
dc.contributor.authorSinisterra Garzón, William Alberto
dc.date.accessioned2026-04-17T15:42:29Z
dc.date.available2026-04-17T15:42:29Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste estudio tiene como objetivo comprobar la capacidad de un modelo de red neuronal convolucional (CNN) \textit{ad hoc} para ordenar las señas del alfabeto de la lengua de señas americana (American Sign Language) (ASL). Inicialmente, se realizó una búsqueda exhaustiva en Kaggle para identificar un conjunto de datos adecuado que cumpliera los requisitos del proyecto. Posteriormente, se realizó un preprocesamiento detallado de las imágenes, en el que se ajustaron las dimensiones y se normalizaron los valores de los píxeles para garantizar la coherencia de los datos. Además, se generaron vectores únicos para las etiquetas de clasificación, lo que facilitó su uso en la red neuronal. Posteriormente, se configuró el entorno de desarrollo Kaggle utilizando Keras y TensorFlow, para aprovechar la potencia del acelerador GPU en el procesamiento de datos de manera eficiente y rápida. Se diseñó la red neuronal para adaptarse a diferentes números de clases de ASL, permitiendo la evaluación de la capacidad del modelo para manejar varios niveles de complejidad de clasificación. Para la optimización de hiper-parámetros, se utilizó Optuna, una herramienta para explorar diferentes combinaciones durante el entrenamiento de forma eficiente. Por último, se obtuvieron modelos finales con parámetros optimizados y se compararon con modelos no optimizados en términos de rendimiento y eficacia. Esta comparación puso de manifiesto la importancia de la optimización en el rendimiento y la eficiencia de los modelos CNN.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameINGENIERO(A) EN ELECTRÓNICAspa
dc.format.extent1 recurso en linea (84 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/39924
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programINGENIERIA EN ELECTRÓNICAspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembVisión por computador
dc.subject.lembLengua de señas americana (ASL)
dc.subject.lembRedes neuronales convolucionales
dc.subject.lembAlfabeto dactilológico
dc.subject.lembReconocimiento de gestos
dc.titleEvaluación de modelos convolucionales para la clasificación del abecedario dactilológico de la lengua de señas americana (ASL)spa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0002-3091-6082
relation.isDirectorOfPublication49bc3caa-eba1-4951-9cfb-fb06e0a6988a
relation.isDirectorOfPublication.latestForDiscovery49bc3caa-eba1-4951-9cfb-fb06e0a6988a
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