1er Encuentro Nacional de Innovación Tecnológica
para la Discapacidad
MEMORIA EN EXTENSO
Diciembre, 2017
Facultad de Ingeniería Eléctrica
ENITED 2017
PRESENTACIÓN
Las personas que padecen alguna discapacidad son un sector de la población muy valioso para la
sociedad. Sin embargo, por lo general conforman uno de los grupos más vulnerables, pues suelen
presentar índices de escolaridad más bajos, participar menos en la economía y tener mayores
gastos en comparación con las personas sin discapacidad. De acuerdo con informes de la
Organización Mundial de la Salud y a reportes de los últimos censos nacionales, el número de
personas con discapacidad (ya sea de nacimiento, por enfermedad, por accidente o por efectos de
la edad) va en aumento. Esto muestra lo necesario y urgente que es promover el desarrollo
científico y tecnológico que ellas requieren.
Las personas que sufren alguna discapacidad tienen problemas y necesidades específicas que
pueden ser atendidos por quienes se dedican a la investigación científica y al desarrollo
tecnológico en el país. Por un lado, se requiere investigación científica para prevenir, en lo
posible, la discapacidad. También se requiere investigación e innovación tecnológica para ayudar
a las personas con alguna discapacidad a superar los obstáculos a los que se enfrentan en su diario
vivir y, a la vez, ayudarlos a lograr su inclusión social, laboral y educativa.
Este Primer Encuentro Nacional de Innovación Tecnológica para Personas con Discapacidad
(ENITED 2017) es un foro donde se muestran los avances y resultados de la investigación
científica y tecnológica a favor de las personas con alguna discapacidad (física o intelectual) en
tres Ejes Temáticos:
1. Ingeniería
2. Ciencias de la Salud
3. Educación y Cultura.
ENITED 2017 ha reunido a investigadores, profesionales y estudiantes (de diferentes
instituciones y disciplinas) interesados en el desarrollo de tecnología que beneficie a las personas
con discapacidad. Esperamos que este encuentro promueva más proyectos de investigación y el
desarrollo de más tecnología para las personas con discapacidad, con el fin de favorecer su
autonomía física y económica y mejorar las condiciones de vida tanto de ellos como de sus
cuidadores, maestros y familias.
Los trabajos expuestos en este Encuentro forman parte de estas memorias y muestran el gran
interés que tienen los investigadores de las instituciones educativas en el desarrollo científico y
tecnológico a favor de las personas con discapacidad. Agradecemos a todos ellos su valiosa
participación.
El Comité Organizador de ENITED 2017
ENITED 2017
COMITÉ ORGANIZADOR
Coordinador General:
M.I. Miguel Ángel García Trillo
Trámites administrativos:
M.C. Diana Itzel Sepúlveda Jáuregui
Logística:
Ing. Wendolin Jacinto Díaz
Ing. Bertha Georgina Flores
Cursos y Talleres:
Enrique de Jesús Robledo Camacho
Alojamiento, turismo y eventos culturales:
M.C. Diana Itzel Sepúlveda Jáuregui
Web, apoyo técnico:
M.I. Salvador Daniel Pelayo Gómez
Enrique De Jesús Robledo Camacho
Registro y constancias:
M.C. Antonio Ulises Sáez Trujillo
Encuestas, Exposición Comercial y enlace con ONG’s:
C.P. Carolina Mateo Mejía
Personal de Staff y edecanes:
C.P. Carolina Mateo Mejia
Comité Científico:
Dra. Ma. Martha Marin Laredo
Dr. Francisco Loeza Becerra
Dra. Josefina Valenzuela Gandarilla
Mtra. Marisol Morales Rodriguez
M.T.I. José Juan Herrera García
Comité Científico de Prototipos Tecnológicos:
M.I. Rosalia Mora Juárez
M.C. Antonio Ulises Saez Trujillo
ENITED 2017
ÍNDICE
PONENCIAS
INGENIERÍA
SALUD
MULTIDISCIPLINARIA
CARTELES
RESUMENES
6
122
149
251
390
ENITED 2017
PONENCIAS
ÁREA DE INGENIERÍA .............................................................................................................. 6
DESARROLLO DE UNA MAQUINA CORTADORA LÁSER CON UNA PERSPECTIVA
INCLUYENTE ............................................................................................................................. 7
DISPOSITIVO DE RECONOCIMIENTO DE MOVIMIENTOS PARA PERSONAS CON
DISCAPACIDAD AUDITIVA Y DE LENGUAJE ................................................................... 13
DEFINICIÓN DE MODELO DE PRODUCCIÓN CON CALIDAD DE APLICACIONES
MÓVILES PARA DESARROLLO DE HABILIDADES PSICOMOTRICES ......................... 21
MANUFACTURA DE PRÓTESIS PERSONALIZADA CON IMPRESIÓN
TRIDIMENSIONAL .................................................................................................................. 41
DISEÑO MECANICO - ELECTROMAGNETICO Y CONTROL DE FASES DE
MOVILIDAD PARA PROTESIS DE EXTREMIDAD INFERIOR ......................................... 45
DESARROLLO DE EXOESQUELETO PARA REHABILITACIÓN ..................................... 58
SISTEMA DE INFORMACIÓN PARA LA DETECCIÓN OPORTUNA DE LA DISLEXIA76
SISTEMA DE APERTURA DE PUERTAS AUTOMÁTICO EDOS: GARANTIZANDO
ACCESIBILIDAD A PERSONAS EN SITUACIÓN DE DISCAPACIDAD ........................... 87
ACCESIBILIDAD WEB Y CONTENIDOS DIGITALES. EVALUACION DE
PRINCIPALES OPERADORES DE TELECOMUNICAICONES NACIONALES E
INTERNACIONALES ............................................................................................................... 93
DISLEXPACE” .......................................................................................................................... 97
VIDEOJUEGO SERIO PARA NIÑOS CON DISLEXIA ......................................................... 97
LAS TIFLOTECNOLOGÍAS COMO HERRAMIENTA PARA MEJORAR LA INCLUSIÓN
EDUCATIVA DE LOS ESTUDIANTES CON DISCAPACIDAD VISUAL......................... 104
APLICACIÓN MÓVIL DE TRADUCCIÓN DE IMÁGENES DE LA LENGUA DE SEÑAS
A SONIDOS ............................................................................................................................. 112
ÁREA DE SALUD ..................................................................................................................... 123
CALIDAD DE VIDA EN PACIENTES QUE RECIBEN FISIOTERAPIA Y
REHABILITACIÓN ................................................................................................................. 124
CONOCIMIENTO DE LOS ESTUDIANTES DE ENFERMERÍA SOBRE LA
CONTENCIÓN MECÁNICA .................................................................................................. 131
DISCAPACIDADES QUE LIMITAN LA INDEPENDENCIA DEL ADULTO MAYOR E
INTERVENCIÓN DE ENFERMERÍA EN LA REHABILITACIÓN .................................... 139
ÁREA MULTIDISCIPLINARIA ............................................................................................. 149
PERCEPCION DE APOYO EN PAREJAS CON UN HIJO CON SÍNDROME DE DOWN
150
ENITED 2017
EQUINOTERAPIA COMO ALTERNATIVA DE REHABILITACIÓN EN PERSONAS CON
DISCAPACIDAD ..................................................................................................................... 166
EVALUACIÓN DE LA INFRAESTRUCTURA INCLUYENTE Y PROBLEMÁTICA PARA
DISCAPACITADOS EN EL INSTITUTO TECNOLÓGICO DE JIQUILPAN ..................... 178
MÚSICA COMO ESTRATEGIA TECNOLÓGICA APLICADA AL DESARROLLO DE
HABILIDADES EN PERSONAS CON DISCAPACIDAD .................................................... 204
APRENDIZAJE SUPERVISADO PARA DETECTAR DISLEXIA EN LA VOZ ................ 222
DISEÑO DE AYUDAS TÉCNICAS PARA DISCAPACIDAD VISUAL Y MOTORA: UNA
CONTRIBUCIÓN A LA EDUCACIÓN INCLUSIVA ........................................................... 239
CARTELES ............................................................................................................................. 253
APLICACIÓN WEB PARA APOYAR EL APRENDIZAJE DE MANEJO DE DINERO EN
PERSONAS CON SÍNDROME DE DOWN ........................................................................... 254
APOYO INTELIGENTE PARA PERSONAS CON DISCAPACIDAD VISUAL ................. 268
BASTÓN ELECTRÓNICO PARA INVIDENTES ................................................................. 272
DISEÑO DE PROTOTIPO DE VEHÍCULO MÓVIL DE TRANSMISIÓN MANUAL PARA
PERSONAS CON CAPACIDADES DIFERENTES ............................................................... 288
DISEÑO DE UN DISPOSITIVO PORTÁTIL PARA LA PRUEBA DE POTENCIALES
EVOCADOS AUDITIVOS ...................................................................................................... 298
SILLA DE RUEDAS CONTROLADA POR COMANDOS DE VOZ E INTERFACE
GRAFICA (EASY CHAIR VOICE)………………………………………………………….305
ENSEÑANZA DE LA ESCRITURA PARA NIÑOS CON ESPECTRO AUTISTA,
ESCRIBIENDO SIN
LAGRIMAS……………………………………………………………318
IDENTIFICACION Y EVALUACIÓN DE RIESGOS PSICOSOCIALES LABORALES EN
TRABAJADORES EN UNA TIENDA DE AUTOSERVICIO, 2017……………………….323
PREVALENCIA DE LESIONES MUSCULO ESQUELETICOS EN UNA EMPRESA DE
ALIMENTOS DE AGUASCALIENTES, ENERO A DICIEMBRE DE
2016………………344
DESARROLLO DE PROTOTIPO DE SOFTWARE PARA HABILITAR LA
COMUNICACIÓN EN PERSONAS CON PARALISIS CEREBRAL
SEVERA……….......361
TOXOPLASMOSIS OCULAR BILATERAL. REPORTE DE UN CASO DE ENFERMEDAD
DE TRABAJO ………………………………………………………………………………..369
RIESGOS DE DISCAPACIDAD EN EL PERSONAL DE ENFERMERIA DE UN
HOSPITAL
PÚBLICO……………………………………………………………………………………..378
ENITED 2017
RESUMENES ........................................................................................................................ 390
MEJORANDO LA DISFEMINA MEDIANTE EL RECONOCIMIENTO
COMPUTARIZADO DE SILABAS DEL HABLA ................................................................. 391
ESPACIOS EDUCATIVOS ACCESIBLES PARA PERSONAS CON DISCAPACIDAD .... 392
PROFESIONALIZACIÓN DE LOS ACTORES DE LA EDUCACIÓN INICIAL PARA UNA
INCLUSIÓN EDUCATIVA ..................................................................................................... 393
LA DISCAPACIDAD EN LOS CENSOS MEXICANOS DE POBLACION ......................... 395
DISPOSITIVO DE MARCHA SOLAR CON ELECTROESTIMULACIÓN ........................ 396
ENITED 2017
112
ANUIES, P. I. (2001). Una propuesta de la ANUIES para su organización y
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para la implementación y operación del SNB en un marco de diversidad, al día siguiente de su
publicación en el Diario Oficial de la Federación.
UAS( 18 oct 2017) Plan de Desarrollo Institucional Consloidación Global 2021,
http://web.uas.edu.mx/web/pdf/PDI_2017_FINAL_BAJA.pdf.
UAS.(16 oct 2017) Reglamento del Programa Institucional de Tutorías.
http://web.uas.edu.mx/includes/nuestraUni/pdf/2009/Reglamento_Tutorias.pdf
APLICACIÓN MÓVIL DE TRADUCCIÓN DE IMÁGENES DE LA
LENGUA DE SEÑAS A SONIDOS Minajas Carbajal Francisco Javier, Luna Buendía Ariadna Yolotzín, Olivares Ceja Jesús Manuel
[email protected], [email protected]
Escuela Superior de Computo I.P.N.
ENITED 2017
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Resumen. Debido a los problemas de comunicación que sufren las personas con hipoacusia,
actualmente son marginadas y por ello se dificulta su desenvolvimiento en las actividades en
sociedad. Con la evolución de la tecnología se han desarrollado propuestas y herramientas para
propiciar la integración de este grupo social sin haber resuelto el problema completamente; algunos
logros son los sistemas de reconocimiento de la lengua de señas. En este proyecto
multidisciplinario se desarrolló un prototipo, el cual utiliza la cámara del dispositivo para capturar
una imagen del medio, a la cual se le realizara una adecuación, la cual, por medio de técnicas de
conversión a escala de grises, y binarización dotaran de los elementos necesarios para reconocer
la seña capturada, de acuerdo a un determinado umbral se decidirá por matrices evolutivas si el
patrón candidato es o no una seña reconocida y de lo contrario se almacenara en la base de datos,
como patrones candidatos, posteriormente en el aprendizaje, por medio de la técnica de máxima
similitud se decidirá, si el patrón es válido, esto para ser devuelto al sistema móvil para su
almacenamiento como un nuevo patrón y así mejorar de forma constante el reconocimiento.
Palabras clave: Aplicaciones móviles, Ingeniería de software, Reconocimiento de imágenes,
Reconocimiento de patrones.
Introducción
Cuando una persona presenta hipoacusia, es decir, disminución de la capacidad auditiva, se ve en
la necesidad de recurrir a alternativas que le ayuden a mejorar su comunicación con otras
personas; por medio de herramientas tecnológicas o con algún tratamiento médico o quirúrgico.
En este proyecto se propone el desarrollo de una herramienta de software mediante
el reconocimiento del alfabeto de la lengua de señas mexicana (LSM) usando imágenes
obtenidas de la cámara de un dispositivo móvil para brindar una opción que ayude a mermar la
brecha de comunicación con otras personas.
Actualmente se conocen diversos desarrollos relacionados con el reconocimiento de lenguas de
señas en varios países, pero no se han encontrado estos trabajos aplicados en dispositivos
móviles, solamente se han encontrado visualizadores de algunas señas.
Reconocer las señas de la LSM resulta complejo desde el punto de vista tecnológico, por tal
motivo, este proyecto se
Metodología
La metodología que se propone es el modelo incremental porque tiene el enfoque del Modelo
de Proceso Evolutivo, donde los sistemas van evolucionando conforme al tiempo, éste
enfoque entrelaza las actividades de especificación, desarrollo y validación. Un sistema inicial
se desarrolla rápidamente a partir de especificaciones abstractas y se refina basándose en las
peticiones del cliente para producir un sistema que satisfaga sus necesidades.
ENITED 2017
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Titulo Autoría Descripción
Sistema para
traducción de
señas [1]
Unidad
Académica:
UPIIZ-IPN
Autores: José Manuel Lira
Avalos. País:
México
Sistema creado para ofrecer
una herramienta de
comunicación para una
persona con discapacidad de
habla o auditiva. Aplicación móvil
para la
comunicación con
personas que
utilizan el
lenguaje de señas
[2]
Unidad
Académica:
UPIITA-
IPN
Autores:
Oscar
Alejandro
Lemus
Pichardo País: México
Desarrollo de una aplicación
móvil que permita la
comunicación básica entre
personas que usan el lenguaje
de señas mexicano con
personas que no lo usan.
Sistema para el
reconocimiento
del alfabeto
dactilológico [3]
Unidad
Académica:
CIC- IPN
Autores:
Laura
Jeannine
Razo Gil. PAÍS:
MÉXICO
Este proyecto busca analizar
y reconocer, de forma
automática las diferentes
posturas de la mano, éste es
utilizado por las
comunidades de sordos.
Los modelos evolutivos son iterativos. Se caracterizan por la manera en la que permiten
desarrollar versiones cada vez más completas del software. En un proceso de desarrollo
incremental, los clientes identifican a grandes rasgos los servicios que proporcionará el sistema,
identifican qué servicios son más importantes y cuáles menos. Entonces se definen varios
incrementos en donde cada uno proporciona un subconjunto de la funcionalidad del sistema. La
asignación de servicios a los incrementos depende de la prioridad del servicio con los servicios
de prioridad más alta entregados primero.
Estado del Arte
En este apartado se describen los trabajos que se han desarrollado en diferentes instituciones que
tienen el propósito de ayudar a las personas con discapacidad auditiva. Estas propuestas se
agrupan con base en nuestro interés en desarrollos del IPN, proyectos internacionales y productos
que se encuentran en el mercado. En casa caso, se indican sus características para que el lector
pueda notar las diferencias existentes entre ellos.
TABLA I
PROYECTOS EXISTENTES EN EL INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
RELACIONADOS
CON LA LENGUA DE SEÑAS
Store, se encontraron aplicaciones que ayudan al aprendizaje de lenguas de señas de países
como Guatemala, España y Estados Unidos. Es decir, que son parecidos a un diccionario o
brindan lecciones usando videos, imágenes, glosarios y estadísticas. Por lo cual, este proyecto se
diferencia, en que se reconocen las señas del alfabeto de la lengua de señas mexicana,
permitiendo a las personas con hipoacusia deletrear palabras; las palabras a su vez se
transforman en audio con ayuda de un sintetizador de voz para que las escuchen personas sin
discapacidad auditiva.
ENITED 2017
115
Titulo Descripción Lengua de
Señas
American Sign
Language
Recognition
Using Leap
Motion Sensor
[4]
Usan un sensor de movimiento
3D llamado Leap Motion del
tamaño de la palma.
Lengua de señas americana.
Hand
Gesture
Recognition
for Indian
Sign
Language
[5]
Presentan un sistema de
reconocimiento de gestos de la
mano para reconocer el alfabeto
de lengua de señas de la India.
Lengua de
señas
hindú
Arabic sign
language
recognition in
user
independent
mode [6]
En este artículo describen
un método desarrollado
por T. Shanableh para
reconocer la lengua de
señas árabe.
Lengua de
señas
árabe
Listening to deaf:
A Greek sign
language
translator [7]
El trabajo se refiere a un
sistema extensible que se
desarrolló con el fin de
reconocer el alfabeto de
lengua de señas griega
(GSL) que es la forma
natural de comunicación
entre las personas sordas en
Grecia.
Lengua de
señas
griega
Titulo Descripción Lengua de
Señas
Kitsord [8]
Es una aplicación móvil que
tiene como finalidad romper
la barrera que existe entre las
personas que tienen
deficiencias auditivas y
quienes no las tienen.
Lengua de
señas de
Guatemala
Mis primeros
signos
La aplicación móvil es del
diccionario infantil de
lengua de señas española,
Lengua de señas
española
Por otro lado, en la TABLA 2, se muestran trabajos orientados a las lenguas de señas diferentes
a la mexicana, en un caso se utiliza el dispositivo Leap Motion®, especializado en la detección
de la forma y ubicación de manos; en los demás se usan cámaras de video ordinarias
conectadas a una computadora personal (PC).
Tabla 2.
PROYECTOS EXISTENTES EN EL RESTO DEL MUNDO RELACIONADOS CON
LA LENGUA DE SEÑAS
En la Tabla 3 se presentan trabajos que aportan soluciones relacionadas con lenguas de señas
en varios países. La búsqueda se hizo tanto en sitios Web como en la tienda Play permitiendo a
las personas con hipoacusia deletrear palabras; las palabras a su vez se transforman en audio
con ayuda de un sintetizador de voz para que las escuchen personas sin discapacidad auditiva.
Tabla 3
PROYECTOS COMERCIALES RELACIONADOS CON LA LENGUA DE SEÑAS
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A. Reconocimiento de la lengua de señas
Se utiliza Android Studio® para la programación orientada a objetos e interfaz gráfica, por ser la
herramienta más utilizada para manipular las imágenes de forma más sencilla y útil.
Por ser más común se utiliza el formato de imagen JPG porque es el formato por defecto que
utilizan las cámaras de los dispositivos móviles. Por otro lado, se utiliza el espacio de color RGB,
porque es el que se utiliza en dispositivos móviles.
Por otro lado, se utiliza el gestor de base de datos SQLite para el funcionamiento de la base de
datos.
El proyecto realizado contempla varias etapas las cuales se anunciarán a continuación:
B. Etapa de Preprocesamiento
El método de selección de color verde es uno de los métodos más simples para producir una
imagen en tonos de grises, ya que utiliza menos recursos de acuerdo a la bibliografía, por otro
lado, para realizar dicha conversión se basará en la selección de un determinado valor.
Figura II-1 Etapa de preprocesamiento Tecnica de selccion de color verde
ENITED 2017
117
C. Etapa de ecualización del histograma
Este método consiste en el mejoramiento del contraste, la cual pretende que toda la imagen
tenga una distribución uniforme en toda la escala de grises, es decir eliminar lo más posible los
picos en una sola región del histograma.
Figura II-2 Etapa de preprocesamiento Ecualización
D. Binarización y segmentación de la imagen
Este módulo supone la existencia de que en la imagen existen dos clases de pixeles, partiendo de
estos calcula el umbral óptimo que separa estas dos clases de modo que su propagación
combinada es mínima.
Figura II-3 Etapa de preprocesamiento Binarización de la imagen
E. Obtención de la Región de Interés
Este módulo supone que cada pixel localizado en la imagen es una región de interés lo que
conlleva a seleccionar cada uno de los grupos de pixeles como se muestra en la imagen a
continuación.
ENITED 2017
118
Figura II-4 Selección de la Región de Interés
F. Normalización de la Región de Interes
Este módulo aplica un enmallado de 15X15, el cual contendrá información suficiente de las
diversas señas del LSM, la cual cada región de interés se convertirá en una cadena de 225
caracteres.
Figura II-5 Enmallado de 15X15 Tecnica de Macropixeles
Conversión a cadena binaria
Este módulo obtiene la información de la normalización de la imagen y la transforma en forma de
cadena binaria para simplificar su procesamiento y almacenamiento en la base de datos.
Figura II-6 Cadena Binaria
ENITED 2017
119
H. Aprendizaje de Patrones
En este módulo se procederá a entrenar de primera instancia de forma semi-supervisada cada uno
de los patrones de la LSM, para posteriormente enviarlos a la etapa de reconocimiento de
Patrones, en esta etapa se utilizará la técnica de Matriz de Diferencias.
Por otro lado, si la etapa de Reconocimiento de Patrones envía patrones desconocidos, se
procederá comparando cada uno de los patrones con respecto de los encontrados en la base de
datos de aprendizaje, para asi enriquecer el banco de patrones.
I. Reconocimiento de Patrones
Una vez aprendidos una serie de patrones, este módulo será el encargado de evaluar la similitud
de cada una se las señas a identificar con cada una de las existentes en la base de datos, en caso
de no encontrar una seña se almacenará en la base de datos para que la etapa de aprendizaje
decida si es o no un patrón.
Producción de sonido
En la literatura existen una serie de sintetizadores de voz, de los cuales como se muestra en la
TABLA 5, solamente 3 cumplen con las características propias para utilizarse en este proyecto.
TABLA 5 SINTETIZADORES DE VOZ
Sintetizador Fabricante Observaciones
PICO TTS Google/SVOX Instalación de fabrica SAMSUNG
TTS
SAMSUMG Instalación de fabrica SINTESIS DE
Requiere conexión a
Internet para
funcionar.
Resultados
Para describir los resultados obtenidos en la implementación del desarrollo de este proyecto
terminal, el cual fue probado utilizando un dispositivo móvil con un procesador de velocidad de
1.1 Ghz, con una cámara de 10 MegaPixeles.
ENITED 2017
120
Ademas de utilizo la biblioteca de OpenCV para realizar las operaciones básicas de
preprocesamiento de las imágenes y como se muestra en la tabla 6, pudimos obtener los
siguientes resultados de reconocimiento con un umbral del 91%.
TABLA 6
INDICE DE RECONOCIMIENTO DE LAS SEÑAS DEL ALFABETO DE LA LSM
A - 96% H – 75 % O – 60 %
B – 80 % I – 90 % P – 40 %
C – 60 % J – 75 % Q – 50 %
D – 75 % K – 50 % R – 70 %
E – 50 % L- 60 % S – 56 %
F – 70 % M – 70 % T – 70 %
G – 80 % N – 70 % U – 70 %
V – 70 % W – 75 % X – 65 %
Y – 80 % Z – 60 % STOP – 80
%
Los resultados del reconocimiento de las señas estáticas de la LSM. Los diferentes gestos han sido
catalogados en la base de datos, pero existe confusión entre varias de las letras estáticas como
por ejemplo la M y N, G y H, A y S, entre otras, lo que provoca que el porcentaje de
reconocimiento disminuya considerablemente.
Conclusiones
El proyecto del sistema de reconocimiento de la lengua de señas mexicana (LSM), tiene como
objetivo principal el desarrollo de una aplicación móvil que a su vez sea una herramienta de
apoyo para las personas que padecen hipoacusia, permitiéndoles comunicarse con personas sin
conocimiento de la lengua de señas.
Durante la realización de este proyecto, fue primordial hacer el procesamiento de las imágenes,
esto, debido a que es la base para materializar el proyecto. Por ende, las primeras pruebas de
factibilidad de enfocaron a la captación de imágenes, ya que el procesador de la mayoría de
dispositivos móviles no cuenta con el nivel de procesamiento de un equipo de cómputo.
Es importante mencionar que se llevaron a cabo una serie pruebas de los diversos algoritmos
existentes mencionados en el estado del arte como por ejemplo: la conversión a escala de
ENITED 2017
121
grises, la adecuación y binarización de imágenes, además determinaron los mejores en base
a tiempos de procesamiento y a calidad de la imagen, está realizando un análisis con 10
personas seleccionadas al azar, las cuales contribuyeron a realizar un análisis más
objetivo, para así seleccionar el mejor algoritmo con base en la calidad de la imagen.
Por otro lado, se realizaron diversas pruebas con los algoritmos de aprendizaje, y se
terminó que el mejor era el algoritmo de máxima similitud, el cual presento los mejores
resultados, pero este se deberá retomar para trabajo a futuro, ya que no es parte de este
proyecto, pero se dejan las bases para su posterior desarrollo.
Agradecimientos
Recibe apoyo de la SIP–IPN con el Proyecto multidisciplinario 20170375 Desarrollo de servicios
de tecnología educativa de última generación, dirigido por el Dr. Jesús Manuel Olivares Ceja,
Profesor Investigador del Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico
Nacional, Ciudad de México.
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