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dc.rights.licenseabiertoes_ES
dc.contributor.advisorVillamizar, Edward
dc.contributor.authorCantillo Trillos, Luis Gustavo
dc.contributor.otherSerna Velez, Jorge Andres
dc.coverage.spatialBucaramanga Santander, Unidades Tecnológicas de Santanderes_ES
dc.date.accessioned2026-03-26T15:37:30Z
dc.date.available2026-03-26T15:37:30Z
dc.identifier.urihttp://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23019
dc.descriptionNuevas Tecnologías Desarrollo de Software IoTes_ES
dc.description.abstractLas personas con discapacidad auditiva enfrentan variedad de barreras de comunicación, lo que dificulta su participación en entornos educativos y sociales. En Colombia, la Lengua de Señas Colombiana (LSC)Es el principal medio de comunicación para la comunidad sorda. Sin embargo, su poco conocimiento por parte de la población oyente y la disponibilidad de intérpretes no siempre es suficiente. Esta situación genera dificultades a la hora de hacer interacción dentro de instituciones educativas como las Unidades Tecnológicas de Santander (UTS). El objetivo de este trabajo de grado fue construir un prototipo basado en procesamiento de imágenes capaz de interpretar gestos básicos de la lengua de señas colombiana usando microcontroladores de bajo costo y herramientas de software de código abierto. La metodología comenzó con una revisión sistemática de literatura usando el método Prisma. Esto con el fin de identificar tecnologías y enfoques utilizados en el reconocimiento de señas. Posteriormente, se diseñó e implementó un prototipo empleando una Raspberry Pi 4 modelo B, una cámara para la captura de imágenes y librerías open source que permitieron la visión por computadora, como OpenCV y MediaPipe. Esto para la detección de puntos claves de la mano y reconocimiento de gestos. El sistema fue evaluado mediante pruebas de reconocimiento de los gestos Hola, Gracias y Por favor, registrando los tiempos de cada uno de los procesamientos tanto en la Raspberry Pi como en el computador del autor. Los resultados evidenciaron que el sistema funciona correctamente en ambos dispositivos, aunque en el computador del autor presenta menores tiempos de respuesta debido a la mayor capacidad de procesamiento. Se concluye que es posible hacer implementación de sistemas funcionales de reconocimiento de gestos utilizando hardware de bajo costo y herramientas de acceso libre. Este tipo de soluciones tecnológicas pueden contribuir a mejorar la comunicación e inclusión de las personas con discapacidad auditiva en entornos educativos y sociales.es_ES
dc.description.sponsorshipn/aes_ES
dc.description.tableofcontentsTABLA DE CONTENIDO 1. RESUMEN EJECUTIVO 12 2. INTRODUCCIÓN 14 3. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 17 3.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 17 3.2. Pregunta de investigación: 17 3.3. JUSTIFICACIÓN 18 3.4. OBJETIVO GENERAL 19 3.5. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 19 3.6. ESTADO DEL ARTE 20 4. MARCO REFERENCIAL 23 4.1. Marco Teórico 23 4.2. Marco Legal 26 4.3. Marco Conceptual 26 4.4. Marco Ambiental 29 5. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 31 5.1. Método de investigación 31 5.2. Técnicas e instrumentos 31 5.3. Procedimiento y fases 32 5.3.1. Fase 1: Definición de requerimientos y revisión bibliográfica. 32 5.3.2. Fase 2: Diseño del prototipo 33 5.3.3. Fase 3: Desarrollo e implementación 33 5.3.4. Fase 4: Validación del prototipo 34 5.3.5. Fase 5: Documentación y entregables 34 5.4. Consideraciones técnicas: 35 6. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 36 6.1. Estrategia de búsqueda inicial 36 6.2. Refinamiento por búsqueda técnica 37 6.3. Filtro por fecha (2020-2025) 38 6.4. Cambio en la ecuación de búsqueda 39 6.5. Especificidad técnica del hardware 40 6.6. Inclusión de librerías Open Source 41 6.7. Filtro de población de objetivo 42 6.8. Uso de operadores booleanos 43 6.9. Aplicación de método PRISMA 45 6.9.1. Fase1: Identificación 45 6.9.2. Fase2: Cribado 46 6.9.3. Fase3: Elegibilidad 46 6.9.4. Fase4: inclusión 47 6.10. Diseño e implantación de prototipo 48 6.11. Diseño de Hadware 49 6.12. Desarrollo de Software 52 6.13. Librerías usadas: 53 6.14. Implementación con Docker 55 6.15. Ejecución en computador local 57 6.16. Cumplimiento de criterio de bajo costo 59 7. RESULTADOS 61 7.1. Reconocimiento ejecutando el sistema desde la Raspberry Pi 66 7.2. Reconocimiento ejecutando el sistema desde el computador 69 8. CONCLUSIONES 75 9. RECOMENDACIONES 77 10. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 79es_ES
dc.subjectLengua de Señas Colombiana, procesamiento de imágenes, reconocimiento de gestos, Raspberry Pi, inclusión educativa.es_ES
dc.titlePrototipo para la interpretación de vocabulario básico de la Lengua de Señas Colombiana (LSC) con placas programables de bajo costo en las Unidades Tecnológica de Santander.es_ES
dc.typedegree workes_ES
dc.date.emitido2026-03-19
dc.dependenciafcnies_ES
dc.proceso.procesoutsdocenciaes_ES
dc.type.modalidadproyecto_de_investigaciónes_ES
dc.format.formatopdfes_ES
dc.titulogTecnólogo en Desarrollo de Sistemas Informáticoses_ES
dc.educationleveltecnologoes_ES
dc.contibutor.evaluatorevaluadores_ES
dc.date.aprobacion2026-03-17
dc.description.programaacademicoTecnología en Desarrollo de Sistemas Informáticoses_ES
dc.dependencia.regionbucaramangaes_ES


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