Non-verbal communication is an important part of everyday interactions and human-computer interaction. Vision techniques and instrumented gloves for sign language recognition are commonly used, but these are often expensive and considered invasive to the user. This research proposes the recognition of words from the American Sign Language (ASL) using the SCEPTRE database acquired by two Myoelectrical bracelets. Computational intelligence techniques were used to optimize the number of attributes using Principal Component Analysis (PCA) and a classifier based on Neural Networks (NN). The results suggest that it is possible to reduce the attributes using PCA without significantly losing the quality in classification. This allows faster processing, a convenient feature for classifiers for real-time SL recognition.
En el presente trabajo se propone un Desarrollo de Interfaz Gráfica de Usuario para la interacción con un modelo de simulación tridimensional de un robot higienizador en una sala simulada para las pruebas de algoritmos de navegación implementados en el mismo. Al mismo tiempo, se implementan los comportamientos de exploración y planificación de rutas de desinfección. El modelo simulado del robot se basa en la Rueda Omnidireccional Nexus 4WOmni de la que también se propone el modelo cinemático. Además, se propone una interfaz gráfica de usuario para dar comandos básicos al robot simulado. Los resultados de la implementación se comprueban mediante la implementación de algoritmos de navegación al robot, también los comportamientos de exploración, planificación de rutas y seguimiento de trayectoria de desinfección e interacción de la interfaz gráfica con la simulación.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.