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Desarrollan app para aprender lenguaje de señas

También permitirá comunicarse con personas que utilizan ese lenguaje

Desarrollan politécnicos sistema para aprender lenguaje de señas
Omar García Vázquez, Tania Giselle Alcántara Medina y el profesor Jorge Fernando Veloz Ortiz. Foto: Agencia Informativa Conacyt
Ciencia y Salud 17/07/2018 12:23 Redacción Actualizada 14:45
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Jóvenes de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME, unidad Culhuacán), del Instituto Politécnico Nacional (IPN), desarrollaron una aplicación para teléfonos inteligentes que detecta y caracteriza la mano, pensada para el apoyo al aprendizaje del lenguaje de señas mexican

Esta app, aún en fase de prototipo, permitirá que cualquier persona que la instale pueda comunicarse con personas que utilizan ese lenguaje, gracias a que incluye el alfabeto mexicano de lenguaje de señas y permite al usuario estructurar oraciones sencillas. 

La aplicación fue desarrollada por Tania Giselle Alcántara Medina y Omar García Vázquez, ambos estudiantes del octavo semestre de la carrera de ingeniería, quienes bajo la asesoría del doctor Jorge Fernando Veloz Ortiz, profesor investigador en la ESIME, desarrollaron una primera versión del sistema de aprendizaje de lenguaje de señas como parte de su proyecto de titulación.

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Utilizan un algoritmo que identifica las caracteristicas de la seña. Foto: Agencia Informativa Conacyt

En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, Alcántara Medina explicó que el sistema que desarrollaron está dividido en dos fases, una de aprendizaje y otra más de práctica.

“La fase de aprendizaje está subdividida en cuatro categorías que son: colores, números, familia y comida, las cuales consideramos básicas para que cualquier persona pueda interactuar con aquellas que tienen problemas de habla”.

Entretanto, García Vázquez detalló que la fase de práctica funciona con base en un algoritmo de umbralización para diferenciar objetos —en este caso la mano de casi cualquier tipo de fondo— que permite al sistema caracterizar la mano del usuario para asegurarse de que la seña que está aprendiendo está bien ejecutada.

“El algoritmo realiza un muestreo de la mano —y el fondo— a través de puntos de muestra de color que se obtienen en el modelo RGB y después se cambian a CIELAB porque permite modificar parámetros de luminosidad hasta obtener la imagen binaria de la mano”.

De acuerdo con el estudiante, el objetivo de este proceso es definir las características puntuales de la mano del usuario del sistema —círculo inscrito en la mano, vectores de los dedos y la unión de los dedos, entre otros— para generar una caja de delimitación que contendrá todas las características de la mano.

“Para obtener la imagen binarizada se aplica un proceso de morfología matemática que ayuda a eliminar el ruido generado por los diversos ambientes donde se use el sistema”.

Una vez que seleccionaron el lenguaje computacional que utilizarían, comenzaron con el diseño de la sección de apoyo al aprendizaje, donde en una fase inicial incluyeron 71 señas —en una segunda versión buscarán incluir todo el diccionario— para generar una app inicial que no consuma demasiados recursos del dispositivo móvil para funcionar; la primera versión ocupa 23 megabytes.

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Interfaz de la app. Foto: Especial

Por su parte, el doctor Jorge Fernando Veloz Ortiz explicó que una de las fortalezas del sistema desarrollado por los alumnos radica en que a diferencia de otros sistemas existentes, este no requiere de un gadget externo para funcionar.

“No solo lograron un sistema de enseñanza que no requiere gadgets adicionales —como guantes—, sino lograron programar un sistema que puede leer movimientos de la mano horizontales y verticales”.

“La idea es que cualquier persona que cuente con un celular de gama media o alta, pueda hacer uso de nuestro sistema y que una vez que lo haya descargado no tenga la necesidad de usar datos de Internet”, añadió García Vázquez. 

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