La investigación se realizó con el fin de apoyar en el aprendizaje del lenguaje de señas que es el medio de comunicación más usado por las personas con discapacidad auditiva. Para ello se utilizó la Metodología General de Machine Learning, donde mediante el aprendizaje de máquinas, se creó un modelo predictivo que permite reconocer los gestos estáticos del lenguaje de señas peruano que comprende el abecedario. Este modelo fue integrado haciendo uso de la Metodología XP en una aplicación interactiva que permite el aprendizaje de dichos gestos. Así, el resultado obtenido permite a las personas una manera más sencilla de aprender dicho lenguaje desde la comodidad de la casa generando así una mayor inclusión para las personas con esta discapacidad.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usat.edu.pe/oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/4061 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Vasquez Soto, Marcos Joel |
| Contributors | Vílchez Rivas, Marlon Eugenio |
| Publisher | Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, PE |
| Source Sets | Universidad Catolica Santo Toribio de Mogrovejo |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
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