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dc.date.accessioned 2021-12-21T13:25:27Z
dc.date.available 2021-12-21T13:25:27Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/129853
dc.description.abstract El reconocimiento automático de lenguas de señas apunta a convertir señas capturadas por video a texto, en un lenguaje escrito dado. La creación de modelos reconocedores señas podría facilitar la traducción e integración a personas con discapacidad auditiva. En esta Tesis se crearon diversos modelos para clasificar las señas de la base de datos LSA64, alcanzando un 99.4% de tasa de acierto en el mejor de estos. es
dc.language es es
dc.subject Tesis de grado es
dc.subject aprendizaje profundo es
dc.subject reconocimiento de señas es
dc.subject redes recurrentes es
dc.subject redes convolucionales es
dc.subject Visión por computadora es
dc.title Reconocimiento de Lengua de Señas con redes neuronales recurrentes es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Mindlin, Iván es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.contributor.director Ronchetti, Franco es
thesis.degree.name Licenciado en Informática es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2021-12-15
sedici.acta 25206 es


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