Este proyecto utiliza Inteligencia Artificial y Visión por Computadora para entrenar un modelo capaz de clasificar todas las letras del abecedario en lenguaje de señas. Implementado con Python y la librería Mediapipe, el modelo utiliza el algoritmo Random Forest (Bosque Aleatorio), ideal para tareas de clasificación con múltiples categorías como las letras del abecedario.
- Clasificación de todas las letras del abecedario en lenguaje de señas.
- Entrenamiento utilizando datos personalizados recolectados manualmente.
- Precisión superior al 90% en las predicciones.
- Modelo optimizado para procesamiento en tiempo real.
El desarrollo del proyecto se realizó en cuatro etapas clave:
Se creó un dataset propio tomando 200 imágenes de la mano para cada letra del abecedario. Estas imágenes se organizaron en carpetas individuales, nombradas según la letra correspondiente.
Usamos la librería Mediapipe para extraer los puntos clave de las manos desde cada imagen del dataset. Estos puntos se almacenaron en un archivo con extensión .h5 para su procesamiento.
El algoritmo Random Forest fue entrenado utilizando los datos recolectados. El modelo procesó los puntos clave y generó un archivo entrenado con extensión .joblib, listo para realizar predicciones.
Se probó el modelo con datos de prueba para evaluar su precisión. Los resultados mostraron una precisión superior al 90%, demostrando la efectividad del sistema.
- Lenguaje: Python
- Librerías: Mediapipe, Scikit-learn, Joblib
- Modelo de IA: Random Forest
- Recaudar Imágenes: Captura imágenes de la mano representando cada letra del abecedario.
- Recorrer Puntos: Extrae y almacena puntos clave de las imágenes con Mediapipe.
- Crear Modelo: Entrena el modelo Random Forest con los datos extraídos.
- Testing: Usa el modelo entrenado para clasificar señas en tiempo real.
Este proyecto busca facilitar la comunicación entre personas con discapacidad auditiva y oyentes, promoviendo la inclusión social mediante tecnología accesible y eficiente. ¡Espero que les sea de gran ayuda y les guste mucho! ❤️
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