Construction and Training of a Neural Network for Gesture Recognition*
Bibliographic record
Abstract
A lo largo de la historia la comunidad sorda ha sido discriminada y aislada de la sociedad, su dificultad para establecer una comunicación con las personas oyentes de su entorno las ha convertido en un grupo vulnerable. Y si bien es cierto que en la actualidad existen métodos de enseñanza e inclusión que han ayudado en gran medida a los sordos, aun hoy el poder comunicarse adecuadamente con otras personas sigue siendo un reto. Es por esta razón que se propuso este proyecto, con el propósito de crear un sistema basado en redes neuronales convolucionales, que se ejecute sobre un sistema embebido y con la capacidad de identificar en tiempo real, gestos propios de la lengua de señas colombiana (LSC). Durante el desarrollo de este proyecto se construyó una base de datos de la LSC con aproximadamente 5300 imágenes divididas en 22 categorías que corresponden con los gestos inmóviles del alfabeto, con esta base de datos se entrenó un modelo basado en las arquitecturas MobileNetV1 y YOLO y se implementó en la tarjeta Sipeed Maix Bit. Obteniendo como resultado un sistema pequeño y económico capaz de captar una imagen, identificar un gesto y asignarle una categoría en el rango de los milisegundos con una precisión superior aceptable
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".