Handshape recognition for Argentinian Sign Language using ProbSom (Record no. 56829)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02159naa a2200265 a 4500
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control AR-LpUFIB
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20250311170451.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230201s2016 xx r 000 0 eng d
024 8# - Otro identificador estandar
Número estándar o código DIF-M7719
-- 7938
-- DIF007053
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen AR-LpUFIB
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor AR-LpUFIB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Ronchetti, Franco
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Handshape recognition for Argentinian Sign Language using ProbSom
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 archivo (474,1 kB)
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Automatic sign language recognition is an important topic within the areas of human-computer interaction and machine learning. On the one hand, it poses a complex challenge that requires the intervention of various knowledge areas, such as video processing, image processing, intelligent systems and linguistics. On the other hand, robust recognition of sign language could assist in the translation process and the integration of hearingimpaired people. This paper offers two main contributions: first, the creation of a database of handshapes for the Argentinian Sign Language (LSA), which is a topic that has barely been discussed so far. Secondly, a technique for image processing, descriptor extraction and subsequent handshape classification using a supervised adaptation of self-organizing maps that is called ProbSom. This technique is compared to others in the state of the art, such as Support Vector Machines (SVM), Random Forests, and Neural Networks. The database that was built contains 800 images with 16 LSA conjurations, and is a first step towards building a comprehensive database of Argentinian signs. The ProbSom-based neural classifier, using the proposed descriptor, achieved an accuracy rate above 90%.
534 ## - NOTA SOBRE LA VERSIÓN ORIGINAL
Encabezamiento principal del original Journal of Computer Science & Technology, 16(1), pp. 1-5.
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada RESPONSABILIDAD SOCIAL
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO
Término no controlado ProbSom
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO
Término no controlado Lenguaje de Señas Argentino
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Quiroga, Facundo Manuel
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Estrebou, César Armando
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Lanzarini, Laura Cristina
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Capítulo de libro
Holdings
Estado de retiro Estado de pérdida Estado dañado Disponibilidad Colección Biblioteca permanente Biblioteca actual Fecha de adquisición Total de préstamos Signatura topográfica completa Fecha visto por última vez Identificador Uniforme del Recurso Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
      No corresponde Biblioteca digital Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca de la Facultad de Informática 11/03/2025   A0889 11/03/2025 http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=1623 11/03/2025 Capítulo de libro