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Sección: Tecno
Google desarrolla sistema para detectar lengua de signos en videollamadas
05/10/20 | 09:41 | Por: Redacción
Un equipo de investigadores de Google Research desarrolló un modelo de detección de la lengua de signos en tiempo real basado en la estimación de las poses.
Google trabaja en tecnologías para hacer más accesibles las videollamadas y ha desarrollado un nuevo sistema que permite detectar en tiempo real cuándo un participante utiliza la lengua de signos, con el objetivo de destacarlos en las videollamadas grupales.

La mayor parte de los servicios de videollamadas utilizan sistemas para destacar a las personas que hablan en voz alta en las reuniones grupales, algo que supone inconvenientes para las personas con
problemas de audición cuando se comunican mediante lengua de signos.

Para solucionar este problema, un equipo de investigadores de Google Research ha desarrollado un modelo de detección de la lengua de signos en tiempo real basado en la estimación de las poses que puede identificar a las personas como hablantes mientras se comunican con esta lengua.

El sistema desarrollado por Google, presentado en la conferencias europea de visión computerizada ECCV′20, emplea un diseño ligero con el que reduce la cantidad de carga de CPU necesaria para ejecutarlo, para no afectar así a la calidad de las llamadas.

La herramienta utiliza un modelo de estimación de poses de brazos y manos, conocido como PoseNet, que reduce los datos de la imagen a una serie de marcadores en los ojos, nariz, manos y hombros del usuarios, entre otros, de manera que se detecta también el movimiento.

El modelo de Google presenta cerca del 80 por ciento de efectividad detectando a las personas que hablan lengua de signos cuando emplea tan solo 0,000003 segundos de datos, mientras que si se usan los 50 fotogramas anteriores la efectividad asciende hasta el 83,4 por ciento.

Asimismo, los investigadores han añadido una capa adicional al modelo, de arquitectura de memoria a largo y corto plazo, que incluye "memoria sobre los pasos de tiempo anteriores, pero sin retroceso", y con la que logra una efectividad del 91,5 por ciento en apenas 3,5 milisegundos.

Para mejorar la accesibilidad de las plataformas de videoconferencias, los investigadores han hecho su herramienta compatible con ellas, para que pueda usarse para señalar como ′hablantes′ a quienes utilicen lengua de signos.

Con información de Europa Press
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