Análisis de aplicación web con visión artificial para el aprendizaje de la Lengua de Señas Mexicana

Resumen

Este artículo presenta el análisis y prototipo de una aplicación web basada en visión artificial orientada al aprendizaje de la Lengua de Señas Mexicana (LSM). El objetivo principal es ofrecer una herramienta interactiva y accesible que permita a usuarios, con o sin discapacidad auditiva, aprender LSM de manera autónoma a través del reconocimiento automático de señas mediante algoritmos de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. La propuesta permite la captura y evaluación en tiempo real de gestos manuales, brindando retroalimentación inmediata sobre su precisión. Se describe una investigación sobre LSM y visión artificial, la arquitectura del sistema, el modelo de reconocimiento de señas implementado, y se discuten los resultados parciales obtenidos en pruebas preliminares con usuarios. Los hallazgos sugieren que la integración de visión por computadora en entornos educativos puede mejorar significativamente la accesibilidad y eficacia del aprendizaje de lenguas de señas, contribuyendo así a la inclusión social y a la reducción de barreras comunicativas.