Desarrollo de un modelo con XGBoost intérprete de la Lengua de Señas Argentina
Se propone el desarrollo de un modelo con XGBoost intérprete de la Lengua de señas Argentina (LSA), encontrando la correspondencia entre una secuencia de imágenes (video) y su apropiado texto en español. Para esto se plantea un modelo en árboles de decisión optimizado aplicado a un conjunto de datos...
Guardado en:
| Autores principales: | Recabarren, Facundo, Amaya, Fabrizio, Klenzi, Raúl Oscar, Masanet, María Isabel |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165156 |
| Aporte de: |
Ejemplares similares
-
Tareas de Preprocesamiento en un intérprete de Lengua de Señas Argentina
por: Recabarren, Facundo, et al.
Publicado: (2024) -
Machine learning y deep learning en la interpretación del lenguaje de señas
por: Klenzi, Raúl Oscar, et al.
Publicado: (2023) - Hacia una traducción de la lengua de señas argentina | Signo y seña
-
Metonimia e iconicidad cognitiva en señas sustantivas concretas de la Lengua de Señas Argentina (LSA)
por: Martínez, Rocío Anabel, et al.
Publicado: (2016) -
Lectura de cuentos en lengua de señas argentina (LSA) a un grupo de niños sordos
por: Horas, Martha