Avances en la tecnología de reconocimiento de lengua de señas

El lenguaje de señas es una forma importante para que las personas sordas o con problemas de audición se comuniquen. Sin embargo, hay desafíos al usar tecnología para traducir el lenguaje de señas en tiempo real. Este documento habla sobre cómo podemos mejorar la detección del lenguaje de señas usando MediaPipe y Redes Neuronales Convolucionales (CNN). El objetivo es crear un sistema que reconozca los gestos manuales de manera precisa y rápida.

#Importancia del Lenguaje de Señas

Para muchos, el lenguaje de señas es el medio principal de comunicación. Permite a las personas expresar pensamientos y sentimientos sin necesidad de palabras habladas. Históricamente, ha habido una falta de herramientas que ayuden a traducir el lenguaje de señas en palabras habladas o escritas, lo que dificulta la comunicación para quienes no pueden oír. Esta brecha ha complicado el acceso a recursos de comunicación para aquellos en cuidado de crianza o situaciones similares.

La pérdida auditiva puede ocurrir por varias razones, incluyendo la edad, la genética, el ruido y ciertos problemas de salud. Algunas personas pueden tener pérdida auditiva leve a profunda, lo que puede afectar su capacidad de comunicarse. De hecho, un número significativo de personas en todo el mundo sufre de discapacidades auditivas, lo que destaca la necesidad de herramientas de comunicación efectivas para la comunidad sorda.

Otro tema relacionado es el mutismo, que implica que una persona tiene dificultad para hablar. Al igual que la pérdida auditiva, esta condición puede surgir por diferentes factores, incluyendo desafíos psicológicos o físicos. Muchas personas con estas discapacidades enfrentan barreras, y los dispositivos de comunicación pueden ayudar a cerrar la brecha.

#Métodos Actuales de Reconocimiento del Lenguaje de Señas

Existen diferentes enfoques para reconocer el lenguaje de señas. Algunos métodos usan cámaras para capturar Movimientos de manos (basados en visión), mientras que otros usan dispositivos especializados como guantes o sensores (basados en sensores). Las técnicas basadas en visión pueden ser económicas, pero pueden requerir configuraciones complejas. Por otro lado, los métodos basados en sensores pueden ser más precisos, pero el equipo puede ser caro y no estar ampliamente disponible.

Nuestra investigación se centra en usar el conjunto de datos de Lengua de Señas Americana (ASL) para mejorar la precisión de reconocimiento a través de algoritmos basados en imágenes. El conjunto de datos de ASL que utilizamos contiene más de 87,000 imágenes, lo que nos permite entrenar nuestro modelo de manera efectiva.

#MediaPipe y Redes Neuronales Convolucionales

MediaPipe es un marco que ayuda a rastrear manos en tiempo real. Identifica puntos clave en las manos, que luego se pueden usar para analizar gestos. Al combinar MediaPipe con CNN, logramos un mejor Reconocimiento de gestos del lenguaje de señas.

CNN es un tipo de modelo de inteligencia artificial que procesa imágenes para encontrar patrones. En este documento, usamos CNN para analizar gestos manuales a partir de imágenes capturadas usando MediaPipe. Específicamente, identificamos 21 puntos clave en la mano; estos puntos clave ayudan a nuestro modelo a reconocer varios gestos de ASL.

#Cómo Funciona Nuestro Sistema

La estructura de nuestro sistema de reconocimiento del lenguaje de señas incluye varios pasos:

1. Recolección de Datos: Reunimos datos del conjunto de datos de ASL, que consta de imágenes que representan letras y símbolos de ASL. El conjunto de datos fue dividido en diferentes clases, incluyendo 26 letras y símbolos adicionales como espacio y borrar.

2. Detección de Puntos de Referencia de la Mano: Usamos MediaPipe para detectar dónde están las manos en las imágenes. Esto ayuda a aislar el área de interés y permite un mejor reconocimiento de gestos.

3. Extracción de Características: Después de identificar los puntos clave, extraemos características de las imágenes. Este proceso convierte los datos en bruto en un formato adecuado para el procesamiento por parte de CNN.

4. Aumento de Datos: Para evitar el sobreajuste y mejorar la robustez de nuestro modelo, utilizamos técnicas de aumento de datos. Esto implica hacer pequeños cambios en las imágenes de entrenamiento, como rotar o hacer zoom, para crear un conjunto de datos más diverso.

5. Entrenamiento del Modelo CNN: El siguiente paso fue entrenar el modelo CNN usando los datos preparados. Este modelo aprende a reconocer los patrones asociados con cada gesto.

6. Evaluación del Modelo: Después de entrenar, evaluamos el rendimiento del modelo para asegurarnos de que reconozca con precisión los gestos de ASL.

#Resultados

Nuestro modelo logró una alta precisión del 99.12% en el conjunto de datos de ASL. Esto es una mejora significativa en comparación con métodos anteriores, que luchaban con ciertos gestos o tenían tasas de precisión más bajas.

Dividimos el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de entrenamiento permitió que el modelo aprendiera, mientras que el conjunto de validación aseguró que no se sobreajustara y pudiera generalizar bien a nuevos datos. El conjunto de prueba, que contenía imágenes del mundo real, nos ayudó a medir el rendimiento del modelo de manera efectiva.

#Desafíos Encontrados

Incluso con nuestro éxito, hubo desafíos que enfrentamos al desarrollar este sistema. Factores como la forma de las manos, el movimiento natural y las condiciones de iluminación pueden afectar cuán bien el modelo reconoce los gestos. Por lo tanto, la investigación y el desarrollo continuos son necesarios para crear un modelo más robusto que pueda manejar estas variaciones de manera efectiva.

#Conclusión

Nuestro estudio demuestra el potencial de combinar MediaPipe con Redes Neuronales Convolucionales para el reconocimiento del lenguaje de señas. La precisión lograda por nuestro sistema muestra promesas para futuras aplicaciones en tecnología de comunicación, especialmente para quienes son sordos o tienen problemas de audición.

Creemos que con más avances, nuestro modelo puede convertirse en una herramienta esencial para entornos educativos y comunicación cotidiana, rompiendo barreras para muchas personas. El trabajo futuro debe centrarse en mejorar las capacidades del modelo y expandir su uso a otros lenguajes de señas.

El sistema que hemos desarrollado puede ser la base para la investigación continua en la traducción del lenguaje de señas, y somos optimistas sobre el impacto que puede tener en las ayudas a la comunicación y la inclusión social.