Sistema-de-reconocimiento-del-alfabeto-del-lenguaje-de-seAas-mexicano-usando-dispositivos-mAviles

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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL 
ESCUELA SUPERIOR DE CÓMPUTO 
 
ESCOM 
 
 
Trabajo Terminal 
“Sistema de reconocimiento del alfabeto del Lenguaje de Señas 
Mexicano usando dispositivos móviles” 
 
2015-A093 
 
Presentan 
 
Luna Buendía Ariadna Yolotzín 
Minajas Carbajal Francisco Javier 
 
 
 
 
 
Directores 
 
 
 
 
______________________ ________________________ 
Dr. José Félix Serrano Talamantes Dra. Obdulia Pichardo Lagunas 
 
 
 
México, D.F., a 30 de mayo de 2016 
 
2 
 
 
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL 
ESCUELA SUPERIOR DE CÓMPUTO 
SUBDIRECCIÓN ACADÉMICA 
 
 
No de TT: 2015-A093 30 de mayo de 2016 
 
Documento Técnico 
 
“Sistema de reconocimiento del alfabeto del Lenguaje 
de Señas Mexicano usando dispositivos móviles” 
 
Presentan 
Luna Buendía Ariadna Yolotzín1 
Minajas Carbajal Francisco Javier2 
 
Directores 
____________________________ ___________________________ 
Dr. José Félix Serrano Talamantes Dra. Obdulia Pichardo Lagunas. 
 
RESUMEN 
Debido a los problemas de comunicación que sufren las personas con hipoacusia, actualmente 
son marginadas y por ello se dificulta su desenvolvimiento en las actividades en sociedad. Con 
la evolución de la tecnología se han desarrollado propuestas y herramientas para propiciar la 
integración de este grupo social sin haber resuelto el problema completamente; algunos logros 
son los sistemas de reconocimiento de la lengua de señas. En este proyecto multidisciplinario 
se desarrolló un prototipo, el cual utiliza la cámara del dispositivo para capturar una imagen del 
medio, a la cual se le realizara una adecuación, la cual, por medio de técnicas de conversión a 
escala de grises, y binarización dotaran de los elementos necesarios para reconocer la seña 
capturada, de acuerdo a un determinado umbral se decidirá por matrices evolutivas si el patrón 
candidato es o no una seña reconocida y de lo contrario se almacenara en la base de datos, 
como patrones candidatos, posteriormente en el aprendizaje, por medio de la técnica de 
máxima similitud se decidirá, si el patrón es válido, esto para ser devuelto al sistema móvil para 
su almacenamiento como un nuevo patrón y así mejorar de forma constante el reconocimiento. 
Palabras clave: Aplicaciones móviles, Ingeniería de software, Reconocimiento de imágenes, 
Reconocimiento de patrones. 
1 yolot_92@hotmail.com 2 franciscominajas@outlook.com 
mailto:yolot_92@hotmail.com
mailto:franciscominajas@outlook.com
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Advertencia 
 
 
“Este documento contiene información desarrollada por la Escuela Superior de Cómputo 
del Instituto Politécnico Nacional, a partir de datos y documentos con derecho de 
propiedad y, por lo tanto, su uso quedara restringido a las aplicaciones que 
explícitamente se convengan”. 
 
La aplicación no convenida exime a la escuela su responsabilidad técnica y da lugar a las 
consecuencias legales que para tal efecto se determinen. 
 
Información adicional sobre este reporte técnico podrá obtenerse en: 
 
La Subdirección Académica de la Escuela Superior De Cómputo del Instituto Politécnico 
Nacional, situada en Av. Juan de Dios Batís s/n Teléfono: 57296000, extensión 52023. 
 
 
5 
 
INDICE 
Contenido Temático. 
INDICE ................................................................................................................................................................. 5 
ÍNDICE DE TABLAS ............................................................................................................................................... 7 
ÍNDICE DE FIGURAS ............................................................................................................................................. 9 
ÍNDICE DE DIAGRAMAS ..................................................................................................................................... 14 
GLOSARIO ......................................................................................................................................................... 15 
GLOSARIO DE ACRÓNIMOS ............................................................................................................................... 15 
INTRODUCCIÓN ................................................................................................................................................ 16 
PLANTEAMIENTO DE PROBLEMA ............................................................................................................................. 16 
OBJETIVO ......................................................................................................................................................... 16 
OBJETIVOS ESPECÍFICOS ....................................................................................................................................... 16 
JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA .............................................................................................................................. 16 
PROPUESTA DE SOLUCIÓN ..................................................................................................................................... 17 
1. ESTADO DEL ARTE ..................................................................................................................................... 20 
1.1. PROYECTOS RELACIONADOS DENTRO DEL INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL......................................................... 20 
1.2. PROYECTOS RELACIONADOS EN EL RESTO DEL MUNDO ...................................................................................... 23 
1.3. PROYECTOS COMERCIALES ......................................................................................................................... 23 
2. MARCO DE TEÓRICO.................................................................................................................................. 25 
2.1. IMAGEN................................................................................................................................................ 25 
2.2. TEORÍA DE LA FOTOGRAFÍA ........................................................................................................................ 25 
2.2.1. La luz, partículas y ondas “todo en uno” ...................................................................................... 25 
2.2.2. Tipos de luz en la fotografía ........................................................................................................ 25 
2.3. CONDICIONES ÓPTIMAS DE OPERACIÓN ......................................................................................................... 31 
2.4. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES .................................................................................................................. 34 
2.4.1. Técnicas de pre-procesamiento de imágenes ............................................................................... 36 
2.4.2. Pruebas de las Técnicas de pre procesamiento de imágenes ........................................................ 41 
2.4.3. Técnicas de segmentación de imágenes ...................................................................................... 49 
2.4.4. Pruebas de las Técnicas segmentación de imágenes .................................................................... 51 
2.4.5. Técnicas de extracción de rasgos descriptores ............................................................................. 53 
2.4.6. Técnicas de reconocimiento de imágenes .................................................................................... 57 
2.4.7. Pruebas de las Técnicas de reconocimiento de imágenes ............................................................. 58 
2.4.8. Técnicas de aprendizaje de patrones ........................................................................................... 68 
2.4.9. Pruebas de las técnicas de aprendizaje de patrones .....................................................................69 
2.4.10. Pruebas de las técnicas de aprendizaje de patrones ..................................................................... 70 
2.4.11. Justificación del interés por ROI (Regions of interest) ................................................................... 70 
2.4.12. Justificación de normalizar las imágenes correspondientes a las regiones de interés. ................... 71 
2.5. SÍNTESIS DE VOZ ..................................................................................................................................... 71 
2. ANÁLISIS DEL SISTEMA .............................................................................................................................. 73 
2.1. ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS ................................................................................................................... 73 
2.1.1. Especificación del impacto del proyecto....................................................................................... 73 
2.2. ANÁLISIS DE HERRAMIENTAS ...................................................................................................................... 80 
2.2.1. Herramientas para el desarrollo de la aplicación en dispositivos móviles...................................... 80 
2.2.2. Herramientas para el desarrollo de la aplicación en dispositivos móviles...................................... 83 
2.2.3. Herramientas para desarrollar módulos de procesamiento de imagenes...................................... 85 
2.2.4. Gestores de bases de datos. ........................................................................................................ 86 
6 
 
2.3.4. Sintetizadores de voz .................................................................................................................. 90 
2.4. METODOLOGÍA ...................................................................................................................................... 90 
2.5. DICCIONARIO DE MENSAJES ....................................................................................................................... 91 
2.6. MODELADO DEL SISTEMA .......................................................................................................................... 92 
2.6.4. Diagramas de casos de uso ......................................................................................................... 92 
2.6.5. Diagramas de clases ................................................................................................................. 100 
2.6.6. Diagramas de casos de secuencia.............................................................................................. 102 
2.6.7. Diagramas de estados............................................................................................................... 109 
2.6.8. Diagramas de actividades ......................................................................................................... 115 
2.3. BASE DE DATOS .................................................................................................................................... 122 
2.3.1. Modelo Conceptual ................................................................................................................... 122 
2.3.2. Modelo Lógico .......................................................................................................................... 122 
2.3.3. Modelo Físico............................................................................................................................ 122 
2.3.4. Diccionario de Datos ................................................................................................................. 123 
2.4. DIAGRAMA DE NIVEL 0 ........................................................................................................................... 123 
3. DISEÑO DEL SISTEMA .............................................................................................................................. 124 
3.1. VISTA DE LA APLICACIÓN DESDE EL MENÚ PRINCIPAL ...................................................................................... 124 
3.1.2. Objetivo .................................................................................................................................... 124 
3.1.3. Diseño ...................................................................................................................................... 124 
3.1.4. Entradas ................................................................................................................................... 124 
3.1.5. Comandos ................................................................................................................................ 124 
3.2. PANTALLA SPLASH SCREEN ...................................................................................................................... 125 
3.2.1. Objetivo .................................................................................................................................... 125 
3.2.2. Diseño ...................................................................................................................................... 125 
3.2.3. Entradas ................................................................................................................................... 125 
3.2.4. Comandos ................................................................................................................................ 125 
3.3. PANTALLA MENÚ PRINCIPAL .................................................................................................................... 126 
3.3.1. Objetivo .................................................................................................................................... 126 
3.3.2. Diseño ...................................................................................................................................... 126 
3.3.3. Entradas ................................................................................................................................... 126 
3.3.4. Comandos ................................................................................................................................ 126 
3.4. PANTALLA RECONOCER SEÑA ................................................................................................................... 127 
3.4.1. Objetivo .................................................................................................................................... 127 
3.4.2. Diseño ...................................................................................................................................... 127 
3.4.3. Entradas ................................................................................................................................... 127 
3.4.4. Comandos ................................................................................................................................ 127 
4. DESARROLLO DE LA SOLUCIÓN ................................................................................................................ 129 
4.1. IMPLEMENTACIÓN ................................................................................................................................. 129 
4.2. TÉCNICAS UTILIZADAS ............................................................................................................................. 129 
4.2.1. Etapa de pre procesamiento ..................................................................................................... 129 
4.2.2. Etapa de segmentación ............................................................................................................. 130 
5. CONCLUSIONES ....................................................................................................................................... 131 
6. TRABAJO A FUTURO ................................................................................................................................132 
REFERENCIAS .................................................................................................................................................. 133 
 
 
7 
 
Índice de Tablas 
 
TABLA 2-1 IMÁGENES CON MALAS CONDICIONES DE OPERACIÓN DEL SISTEMA PARTE 1 ............................................................ 31 
TABLA 2-2 IMÁGENES CON LAS CONDICIONES OPERATIVAS PERTINENTES .............................................................................. 33 
TABLA 2-3 CUADRO COMPARATIVO ENTRE LOS DIFERENTES TIEMPOS DE PROCESAMIENTO (MEJOR, PEOR Y EL PROMEDIO) EN LA 
CONVERSIÓN DE UNA IMAGEN (RGB) A ESCALA DE GRISES ......................................................................................... 42 
TABLA 2-4 TABLA COMPARATIVA DE LAS TÉCNICAS DE CONVERSIÓN DE RGB A ESCALA DE GRISES PARTE 1 .................................... 43 
TABLA 2-5 TABLA COMPARATIVA DE LAS TÉCNICAS DE CONVERSIÓN DE RGB A ESCALA DE GRISES PARTE 2 .................................... 44 
TABLA 2-6 EVALUACIÓN DE CALIDAD DE LA IMAGEN CONVERSIÓN RGB A ESCALA DE GRISES ..................................................... 45 
TABLA 2-7 CUADRO COMPARATIVO ENTRE LOS DIFERENTES TIEMPOS DE PROCESAMIENTO (MEJOR, PEOR Y EL PROMEDIO) EN LA 
ADECUACIÓN DE UNA IMAGEN EN ESCALA DE GRISES ................................................................................................ 45 
TABLA 2-8 TABLA COMPARATIVA DE LAS TÉCNICAS DE ADECUACIÓN DE LAS IMÁGENES EN ESCALA DE GRISES ................................. 46 
TABLA 2-9 EVALUACIÓN DE CALIDAD DE LA IMAGEN ECUALIZADA ....................................................................................... 47 
TABLA 2-10 CUADRO COMPARATIVO ENTRE LOS DIFERENTES TIEMPOS DE PROCESAMIENTO (MEJOR, PEOR Y EL PROMEDIO) EN EL 
PROCESO DE BINARIZACIÓN DE UNA IMAGEN EN ESCALA DE GRISES .............................................................................. 47 
TABLA 2-11 TABLA COMPARATIVA DE LAS TÉCNICAS DE BINARIZACIÓN DE IMÁGENES EN ESCALA DE GRISES ................................... 48 
TABLA 2-12 EVALUACIÓN DE CALIDAD DE LA IMAGEN BINARIZADA ...................................................................................... 48 
TABLA 2-13 CUADRO COMPARATIVO ENTRE LOS DIFERENTES TIEMPOS DE PROCESAMIENTO (MEJOR, PEOR Y EL PROMEDIO) EN EL 
PROCESO DE SEGMENTACIÓN DE UNA IMAGEN BINARIA............................................................................................. 51 
TABLA 2-14 TABLA COMPARATIVA DE LAS TÉCNICAS DE SEGMENTACIÓN .............................................................................. 52 
TABLA 2-15 TABLA COMPARATIVA DE LAS TÉCNICAS DE SEGMENTACIÓN PARTE 2 ................................................................... 53 
TABLA 2-16 EVALUACIÓN DE CALIDAD DE LA IMAGEN SEGMENTADA ................................................................................... 53 
TABLA 2-17 IMÁGENES DE DIVERSAS SEÑAS ESTÁTICAS DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA PARTE 1......................... 60 
TABLA 2-18 IMÁGENES DE DIVERSAS SEÑAS ESTÁTICAS DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA PARTE 2......................... 61 
TABLA 2-19 IMÁGENES DE DIVERSAS SEÑAS ESTÁTICAS DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA PARTE 3......................... 62 
TABLA 2-20 IMÁGENES DE DIVERSAS SEÑAS ESTÁTICAS DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA PARTE 4......................... 63 
TABLA 2-21 IMÁGENES DE DIVERSAS SEÑAS ESTÁTICAS DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA PARTE 5......................... 64 
TABLA 2-22 IMÁGENES DE DIVERSAS SEÑAS ESTÁTICAS DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA PARTE 6......................... 65 
TABLA 2-23 IMÁGENES DE DIVERSAS SEÑAS ESTÁTICAS DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA PARTE 7......................... 66 
TABLA 2-24 IMÁGENES DE DIVERSAS SEÑAS ESTÁTICAS DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA PARTE 8......................... 67 
TABLA 2-25 IMÁGENES DE DIVERSAS SEÑAS ESTÁTICAS DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA PARTE 9......................... 68 
TABLA 2-26 ANALISIS DE LAS TÉCNICAS DE APRENDIZAJE DE PATRONES ................................................................................ 69 
TABLA 2-27 ANÁLISIS DE LAS TÉCNICAS DE RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES ......................................................................... 70 
TABLA 2-1 TABLA DE REQUERIMIENTOS DE INTERFAZ DE USUARIO ...................................................................................... 74 
TABLA 2-2 TABLA DE REQUERIMIENTOS CON EL SERVIDOR DE APRENDIZAJE (HARDWARE Y SOFTWARE) ........................................ 74 
TABLA 2-3 INTERFACES DE COMUNICACIÓN .................................................................................................................. 75 
TABLA 2-4 TABLA DE REQUERIMIENTOS FUNCIONALES ..................................................................................................... 75 
TABLA 2-5 REQUERIMIENTOS NO FUNCIONALES ............................................................................................................. 76 
TABLA 2-6 CONDICIONES SOCIOECONÓMICAS DE LA ENIGH,2014 .................................................................................... 77 
TABLA 2-7 PORCENTAJES DE POBLACIÓN CON DIFICULTAD Y SU DISTRIBUCIÓN POR TIPO DE DISCAPACIDAD REPORTADAS .................. 77 
TABLA 2-8 ANÁLISIS FODA ...................................................................................................................................... 78 
TABLA 2-9 ANÁLISIS DE RIESGOS ................................................................................................................................ 79 
TABLA 2-10 ANÁLISIS DE RIESGOS CONTINUACIÓN.......................................................................................................... 80 
TABLA 2-11 DOMINIO DE SISTEMAS OPERATIVOS PARA DISPOSITIVOS MÓVILES A NIVEL MUNDIAL ............................................... 80 
TABLA 2-12 IDE'S PARA DESARROLLAR APLICACIONES PARA ANDROID ................................................................................ 82 
TABLA 2-13 LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN ................................................................................................................ 83 
TABLA 2-14 LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN PARTE 2 ..................................................................................................... 84 
TABLA 2-15 LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN PARTE 2 ..................................................................................................... 85 
TABLA 2-16 BIBLIOTECAS QUE PERMITEN REALIZAR PROCESAMIENTO DE IMÁGENES ................................................................ 85 
TABLA 2-17 BIBLIOTECAS QUE PERMITEN REALIZAR PROCESAMIENTO DE IMÁGENES PARTE 2 ..................................................... 86 
TABLA 2-18 TABLA COMPARATIVA ENTRE GESTORES DE BASES DE DATOS ............................................................................. 87 
TABLA 2-19 TABLA COMPARATIVA ENTRE GESTORES DE BASES DE DATOS PARTE 2 .................................................................. 88 
TABLA 2-20 TABLA COMPARATIVA ENTRE GESTORES DE BASES DE DATOS PARTE 3 .................................................................. 89 
TABLA 2-21 COMPARATIVA DE SINTETIZADORES DE VOZ .................................................................................................. 90 
8 
 
TABLA 2-22 CASO DE USO R.F. 1.1 “INICIAR APLICACIÓN” .............................................................................................. 92 
TABLA 2-23 CASO DE USO R.F. 1.2. "OBTENER IMAGEN" ............................................................................................... 93 
TABLA 2-24 CASO DE USO R.F. 1.3. "ADECUAR IMAGEN" ............................................................................................... 94 
TABLA 2-25 CASO DE USO R.F. 1.4. "SEGMENTAR".......................................................................................................95 
TABLA 2-26 CASO DE USO R.F. 1.5."APRENDER PATRONES" ........................................................................................... 96 
TABLA 2-27 CASO DE USO R.F. 1.6 "RECONOCER PATRÓN" ............................................................................................ 97 
TABLA 2-28 CASO DE USO R.F. 1.7 "PRODUCIR SONIDO" ............................................................................................... 99 
TABLA 2-29 MODELO FÍSICO "PATRON" ................................................................................................................... 122 
TABLA 2-30 MODELO FÍSICO "USUARIO - PATRON" ..................................................................................................... 122 
TABLA 2-31 MODELO FÍSICO "USUARIO" .................................................................................................................. 123 
TABLA 2-32 DICCIONARIO DE DATOS "TABLA PATRON" ................................................................................................ 123 
TABLA 2-33 DICCIONARIO DE DATOS "TABLA PATRON USUARIO" .................................................................................... 123 
TABLA 2-34 DICCIONARIO DE DATOS "TABLA USUARIO" ................................................................................................ 123 
 
9 
 
Índice de Figuras 
FIGURA 0-1 ESTRUCTURA GENERAL DEL SISTEMA ........................................................................................................... 18 
FIGURA 1-1 TABLA COMPARATIVA DE TRABAJOS REALIZADOS EN EL IPN ............................................................................... 21 
FIGURA 1-2 TABLA COMPARATIVA DE TRABAJOS REALIZADOS EN EL IPN CONTINUACIÓN .......................................................... 22 
FIGURA 1-3 TABLA COMPARATIVA DE TRABAJOS INTERNACIONALES RELACIONADOS AL PRESENTE PROYECTO ................................. 23 
FIGURA 1-4 TABLA COMPARATIVA DE SISTEMAS EXISTENTES EN EL MERCADO RELACIONADOS CON ESTE PROYECTO ......................... 24 
FIGURA 2-1 ESPECTRO SOLAR Y LONGITUD DE ONDA [28] ................................................................................................ 25 
FIGURA 2-2 FOTOGRAFÍA CON LUZ DE DÍA [28] ............................................................................................................. 26 
FIGURA 2-3 FOTOGRAFÍA LUZ DE FLASH [29] ................................................................................................................ 26 
FIGURA 2-4 LUZ INCIDENTE Y REFLEJADA [28] ............................................................................................................... 27 
FIGURA 2-5 FOTOGRAFÍA CON LUZ BLANDA [30] ........................................................................................................... 27 
FIGURA 2-6 FOTOGRAFÍA CON LUZ DURA [31] .............................................................................................................. 27 
FIGURA 2-7 DIFERENTES POSES DE ILUMINACIÓN [28] .................................................................................................... 28 
FIGURA 2-8 FOTOGRAFÍA CON LUZ FRONTAL [28] .......................................................................................................... 28 
FIGURA 2-9 FOTOGRAFÍA CON LUZ CENITAL Y SU POSICIÓN EN EL PLANO [28] ........................................................................ 28 
FIGURA 2-10 FOTOGRAFÍA CON LUZ NADIR Y SU POSICIÓN EN EL PLANO [28] ........................................................................ 29 
FIGURA 2-11 FOTOGRAFÍA CON LUZ LATERAL [28] ......................................................................................................... 29 
FIGURA 2-12 FOTOGRAFÍA CON LUZ RAZONANTE O DE CORTE [32] ..................................................................................... 29 
FIGURA 2-13 FOTOGRAFÍA CONTRALUZ [28] ................................................................................................................ 30 
FIGURA 2-14 FOTOGRAFÍA LUZ SILUETA [28] ................................................................................................................ 30 
FIGURA 2-15 FOTOGRAFÍA EN LUZ AMBIENTE Y SALUD [28] .............................................................................................. 30 
FIGURA 2-16 FOTOGRAFÍA CON LUZ ARTIFICIAL [33]....................................................................................................... 31 
FIGURA 2-17 IMAGEN A CONTRALUZ .......................................................................................................................... 31 
FIGURA 2-18 IMAGEN CON FONDO INADECUADO ........................................................................................................... 31 
FIGURA 2-19 IMAGEN CON FONDO INADECUADO ........................................................................................................... 31 
FIGURA 2-20 IMAGEN CON FONDO INADECUADO ........................................................................................................... 32 
FIGURA 2-21 IMAGEN CON FONDO INADECUADO ........................................................................................................... 32 
FIGURA 2-22 IMAGEN POTENCIALMENTE PROBLEMÁTICA ................................................................................................. 32 
FIGURA 2-23IMAGEN POTENCIALMENTE PROBLEMÁTICA.................................................................................................. 32 
FIGURA 2-24 IMAGEN CON AUSENCIA DE GUANTE .......................................................................................................... 32 
FIGURA 2-25 BUENA CONDICIÓN DE IMAGEN (LUZ FRONTAL Y FONDO OBSCURO) ................................................................... 33 
FIGURA 2-26 BUENA CONDICIÓN DE IMAGEN (LUZ FRONTAL Y FONDO OBSCURO) ................................................................... 33 
FIGURA 2-27 BUENA CONDICIÓN DE IMAGEN (LUZ FRONTAL Y FONDO OBSCURO) ................................................................... 33 
FIGURA 2-28 LUZ REFLEJADA POR LA MANO CON EL GUANTE [28] ...................................................................................... 34 
FIGURA 2-29 IMAGEN DE MANO CON GUANTE CON FONDO OBSCURO ................................................................................. 34 
FIGURA 2-30 DIFERENTES ETAPAS DURANTE EL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES ..................................................................... 35 
FIGURA 2-31 IMAGEN ORIGINAL DEL LADO IZQUIERDO E IMAGEN PROCESADA DEL LADO DERECHO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE 
PROMEDIO.................................................................................................................................................... 36 
FIGURA 2-32 IMAGEN ORIGINAL DEL LADO IZQUIERDO E IMAGEN PROCESADA DEL LADO DERECHO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE 
LUMINOSIDAD ............................................................................................................................................... 37 
FIGURA 2-33 IMAGEN ORIGINAL DEL LADO IZQUIERDO E IMAGEN PROCESADA DEL LADO DERECHO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE 
DESATURACIÓN .............................................................................................................................................. 37 
FIGURA 2-34 IMAGEN ORIGINAL DEL LADO IZQUIERDO E IMAGEN PROCESADA DEL LADO DERECHO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE 
DESCOMPOSICIÓN MÍNIMA ............................................................................................................................... 37 
FIGURA 2-35 IMAGEN ORIGINAL DEL LADO IZQUIERDO E IMAGEN PROCESADA DEL LADO DERECHO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE 
DESCOMPOSICIÓN MÁXIMA .............................................................................................................................. 38 
FIGURA 2-36 IMAGEN ORIGINAL DEL LADO IZQUIERDO E IMAGEN PROCESADA DEL LADO DERECHO CON LA TÉCNICADEL MÉTODO DE 
ELECCIÓN DEL CANAL ROJO ............................................................................................................................... 38 
FIGURA 2-37 IMAGEN ORIGINAL DEL LADO IZQUIERDO E IMAGEN PROCESADA DEL LADO DERECHO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE 
ELECCIÓN DEL CANAL VERDE .............................................................................................................................. 38 
FIGURA 2-38 IMAGEN ORIGINAL DEL LADO IZQUIERDO E IMAGEN PROCESADA DEL LADO DERECHO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE 
ELECCIÓN DEL CANAL AZUL ................................................................................................................................ 39 
FIGURA 2-39 ECUALIZACIÓN DEL HISTOGRAMA. EN LA PARTE SUPERIOR SE ENCUENTRA LA IMAGEN E HISTOGRAMA ORIGINAL. EN LA 
PARTE INFERIOR SE OBSERVA LA IMAGEN E HISTOGRAMA TRAS UN PROCESO DE ECUALIZACIÓN [40] ..................................... 39 
10 
 
FIGURA 2-40 IMAGEN ORIGINAL Y SU IMAGEN NEGATIVA [42] .......................................................................................... 40 
FIGURA 2-41 IMAGEN ORIGINAL Y EFECTO DE LA TRANSFORMACIÓN LOGARÍTMICA PARAMÉTRICA [43] ....................................... 40 
FIGURA 2-42 IMAGEN ORIGINAL E IMAGEN RESULTADO DE LA TRANSFORMACIÓN ................................................................... 40 
FIGURA 2-43 EJEMPLO 1 IMAGEN RGB ....................................................................................................................... 43 
FIGURA 2-44EJEMPLO 2 IMAGEN RGB ....................................................................................................................... 43 
FIGURA 2-45 EJEMPLO 3 IMAGEN RGB ....................................................................................................................... 43 
FIGURA 2-46 EJEMPLO 1 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DEL PROMEDIO ................................................... 43 
FIGURA 2-47 EJEMPLO 2 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DEL PROMEDIO ................................................... 43 
FIGURA 2-48 EJEMPLO 3 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DEL PROMEDIO ................................................... 43 
FIGURA 2-49 EJEMPLO 1 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE LUMINOSIDAD ................................................ 43 
FIGURA 2-50 EJEMPLO 2 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE LUMINOSIDAD ................................................ 43 
FIGURA 2-51 EJEMPLO 3 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE LUMINOSIDAD ................................................ 43 
FIGURA 2-52 EJEMPLO 1 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE DESATURACIÓN ............................................... 43 
FIGURA 2-53 EJEMPLO 2 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE DESATURACIÓN ............................................... 43 
FIGURA 2-54 EJEMPLO 3 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE DESATURACIÓN ............................................... 43 
FIGURA 2-55 EJEMPLO 1 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN MÁXIMA ................................ 43 
FIGURA 2-56 EJEMPLO 2 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN MÁXIMA ................................ 43 
FIGURA 2-57 EJEMPLO 3 IMAGEN PROCESADA CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN MÁXIMA ................................ 43 
FIGURA 2-58 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN MÍNIMA ........................................... 44 
FIGURA 2-59 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN MÍNIMA ........................................... 44 
FIGURA 2-60 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN MÍNIMA ........................................... 44 
FIGURA 2-61 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR ROJO .................................... 44 
FIGURA 2-62 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR ROJO .................................... 44 
FIGURA 2-63 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR ROJO .................................... 44 
FIGURA 2-64 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR VERDE ................................... 44 
FIGURA 2-65 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR VERDE ................................... 44 
FIGURA 2-66 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR VERDE ................................... 44 
FIGURA 2-67 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR AZUL..................................... 44 
FIGURA 2-68 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR AZUL..................................... 44 
FIGURA 2-69 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR AZUL..................................... 44 
FIGURA 2-70 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR VERDE ................................... 46 
FIGURA 2-71 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR VERDE ................................... 46 
FIGURA 2-72 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UN SOLO CANAL DE COLOR VERDE ................................... 46 
FIGURA 2-73 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE AJUSTE DE HISTOGRAMA ................................................................ 46 
FIGURA 2-74 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE AJUSTE DE HISTOGRAMA ................................................................ 46 
FIGURA 2-75 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE AJUSTE DE HISTOGRAMA ................................................................ 46 
FIGURA 2-76 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE AJUSTE DE MODIFICACIÓN DE GANANCIA ............................................ 46 
FIGURA 2-77 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE MODIFICACIÓN DE GANANCIA ......................................................... 46 
FIGURA 2-78 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE MODIFICACIÓN DE GANANCIA ......................................................... 46 
FIGURA 2-79 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE TRANSFORMACIÓN LOGARÍTMICA .................................................... 46 
FIGURA 2-80 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE TRANSFORMACIÓN LOGARÍTMICA .................................................... 46 
FIGURA 2-81 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE TRANSFORMACIÓN LOGARÍTMICA .................................................... 46 
FIGURA 2-82 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE LA ESCALA A NIVEL DE GRIS ............................................................. 46 
FIGURA 2-83 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE LA ESCALA A NIVEL DE GRIS ............................................................. 46 
FIGURA 2-84 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE LA ESCALA A NIVEL DE GRIS ............................................................. 46 
FIGURA 2-85 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE LA ESCALA A NIVEL DE GRIS ............................................................. 48 
FIGURA 2-86 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE LA ESCALA A NIVEL DE GRIS ............................................................. 48 
FIGURA 2-87 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE LA ESCALA A NIVEL DE GRIS ............................................................. 48 
FIGURA 2-88 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UMBRAL DE OTSU ...................................................... 48 
FIGURA 2-89 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE UMBRAL DE OTSU ........................................................................ 48 
FIGURA 2-90 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DE UMBRAL DE OTSU ........................................................................ 48 
FIGURA 2-91EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE NIBLACK ................................................................... 48 
FIGURA 2-92 EJEMPLO2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UMBRAL DE NIBLACK................................................... 48 
FIGURA 2-93EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UMBRAL DE OTSU ....................................................... 48 
FIGURA 2-94EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE SAUVALA .................................................................. 48 
file:///C:/Users/FRANCISCOMINAJAS/Desktop/CATT/REPORTE%20TECNICO%20FINAL/ReporteTecnicoTT2-2015-A093FINAL.docx%23_Toc453018719
11 
 
FIGURA 2-95 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE SAUVALA ................................................................. 48 
FIGURA 2-96 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE SAUVALA ................................................................. 48 
FIGURA 2-97 MÉTODO DE OTSU. A) IMAGEN BINARIA USANDO MÉTODO DE OTSU; B) IMAGEN ORIGINAL CON EL BORDE USANDO 
MÉTODO DE OTSU [46].................................................................................................................................... 49 
FIGURA 2-98 SEGMENTACIÓN POR DETECCIÓN DE PUNTOS [48] ........................................................................................ 50 
FIGURA 2-99 SEGMENTACIÓN POR DETECCIÓN DE LÍNEAS [48].......................................................................................... 50 
FIGURA 2-100 SEGMENTACIÓN POR DETECCIÓN DE CONTORNOS [48] ................................................................................ 50 
FIGURA 2-101 SEGMENTACIÓN BASADA EN CARACTERÍSTICAS [50] .................................................................................... 51 
FIGURA 2-102 ESQUEMA QUE REPRESENTA AL PROCESO DE SEGMENTACIÓN ........................................................................ 51 
FIGURA 2-103 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UMBRAL DE OTSU .................................................... 52 
FIGURA 2-104 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UMBRAL DE OTSU .................................................... 52 
FIGURA 2-105 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE UMBRAL DE OTSU .................................................... 52 
FIGURA 2-106 EJEMPLO 1 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE OTSU .................................................................... 52 
FIGURA 2-107 EJEMPLO 2 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE OTSU .................................................................... 52 
FIGURA 2-108 EJEMPLO 3 PROCESADO CON LA TÉCNICA DEL MÉTODO DE OTSU .................................................................... 52 
FIGURA 2-109 EJEMPLO 1 PROCESADO CON MÉTODOS BASADOS EN CARACTERÍSTICAS ........................................................... 52 
FIGURA 2-110 EJEMPLO 2 PROCESADO CON MÉTODOS BASADOS EN CARACTERÍSTICAS ........................................................... 52 
FIGURA 2-111 EJEMPLO 3 PROCESADO CON MÉTODOS BASADOS EN CARACTERÍSTICAS ........................................................... 52 
FIGURA 2-112 EJEMPLO 1 PROCESADO CON FORMACIÓN DE REGIONES "LÍNEAS" .................................................................. 52 
FIGURA 2-113 EJEMPLO 2 PROCESADO CON FORMACIÓN DE REGIONES "LÍNEAS" .................................................................. 52 
FIGURA 2-114 EJEMPLO 3 PROCESADO CON FORMACIÓN DE REGIONES "LÍNEAS" .................................................................. 52 
FIGURA 2-115 EJEMPLO 1 PROCESADO CON FORMACIÓN DE REGIONES "PUNTOS" ................................................................ 52 
FIGURA 2-116 EJEMPLO 2 PROCESADO CON FORMACIÓN DE REGIONES "PUNTOS" ................................................................ 52 
FIGURA 2-117 EJEMPLO 3 PROCESADO CON FORMACIÓN DE REGIONES "PUNTOS" ................................................................ 52 
FIGURA 2-118 EJEMPLO 1 PROCESADO MEDIANTE MÉTODOS BASADOS EN TÉCNICAS DE DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES ............. 53 
FIGURA 2-119 EJEMPLO 2 PROCESADO MEDIANTE MÉTODOS BASADOS EN TÉCNICAS DE DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES ............. 53 
FIGURA 2-120 EJEMPLO 3 PROCESADO MEDIANTE MÉTODOS BASADOS EN TÉCNICAS DE DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES ............. 53 
FIGURA 2-121(A) IMAGEN BINARIA, (B) SU IMAGEN DE HOUGH, (C) IMAGEN DE HOUGH CON PUNTOS DE PARÁMETROS MÁS 
PROMINENTES, (D) LOS DIEZ PRIMEROS SEGMENTOS DE RECTA POR EL PROCEDIMIENTO DE HOUGH [54] .............................. 54 
FIGURA 2-122 (A) Y (B) DOS IMÁGENES BINARIAS CON OBJETOS DE FORMAS DIFERENTES, (C) Y (D) ESQUELETOS DE DICHOS OBJETOS A 
TRAVÉS DEL MÉTODO DE ZHANG Y SUEN [55] ........................................................................................................ 55 
FIGURA 2-123 OBJETO CON ÁREA DE 36 PIXELES [56] .................................................................................................... 55 
FIGURA 2-124 PERÍMETRO DE LA FIGURA [52, P. 115]. .................................................................................................. 56 
FIGURA 2-125 ESQUEMA GENERAL DE UN SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES .......................................................... 57 
FIGURA 2-126 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA A DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................ 60 
FIGURA 2-127 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA A DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 60 
FIGURA 2-128 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACRO PÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA A DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 60 
FIGURA 2-129 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA C DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................. 60 
FIGURA 2-130 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA C DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 60 
FIGURA 2-131 CAPTACIÓN, PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA DE LA LETRA C DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 60 
FIGURA 2-132 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA D DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................ 61 
FIGURA 2-133 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA D DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 61 
FIGURA 2-134 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA D DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 61 
FIGURA 2-135 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA E DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................. 61 
FIGURA 2-136 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA E DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 61 
FIGURA 2-137 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA E DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 61 
FIGURA 2-138 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA F DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................. 62 
file:///C:/Users/FRANCISCOMINAJAS/Desktop/CATT/REPORTE%20TECNICO%20FINAL/ReporteTecnicoTT2-2015-A093FINAL.docx%23_Toc45301880212 
 
FIGURA 2-139 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA F DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 62 
FIGURA 2-140 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA F DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 62 
FIGURA 2-141 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA G DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................ 62 
FIGURA 2-142 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA G DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 62 
FIGURA 2-143 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA G DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 62 
FIGURA 2-144 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA H DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................ 63 
FIGURA 2-145 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA H DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 63 
FIGURA 2-146 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA H DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 63 
FIGURA 2-147 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA L DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................. 63 
FIGURA 2-148 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA L DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 63 
FIGURA 2-149 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA L DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA........................................................................................ 63 
FIGURA 2-150 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA M DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ............... 64 
FIGURA 2-151 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA M DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 64 
FIGURA 2-152 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA M DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ...................................................................................... 64 
FIGURA 2-153 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA N DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................ 64 
FIGURA 2-154 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA N DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 64 
FIGURA 2-155 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA N DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 64 
FIGURA 2-156 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA O DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................ 65 
FIGURA 2-157 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA O DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 65 
FIGURA 2-158 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA O DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 65 
FIGURA 2-159 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA P DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................. 65 
FIGURA 2-160 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA P DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 65 
FIGURA 2-161 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA P DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 65 
FIGURA 2-162 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA R DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA................. 66 
FIGURA 2-163 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA R DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 66 
FIGURA 2-164 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA R DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 66 
FIGURA 2-165 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA S DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................. 66 
FIGURA 2-166 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA S DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 66 
FIGURA 2-167 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA S DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 66 
FIGURA 2-168 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA T DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................. 67 
FIGURA 2-169 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA T DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 67 
FIGURA 2-170 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA T DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 67 
FIGURA 2-171 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA V DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ................ 67 
13 
 
FIGURA 2-172 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA V DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 67 
FIGURA 2-173 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA V DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ....................................................................................... 67 
FIGURA 2-174 CAPTACIÓN DE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA W DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ............... 68 
FIGURA 2-175 PRETRATAMIENTO Y SEGMENTACIÓNDE LA SEÑA CORRESPONDIENTE A LA LETRA W DEL ALFABETO DE LENGUA DE SEÑAS 
MEXICANA .................................................................................................................................................... 68 
FIGURA 2-176 CADENA BINARIA RESULTANTE AL APLICAR MALLA DE MACROPÍXELES A LA REGIÓN DE INTERÉS CORRESPONDIENTE A LA 
LETRA W DEL ALFABETO DE LA LENGUA DE SEÑAS MEXICANA ...................................................................................... 68 
FIGURA 2-1 GRAFICA DEL DOMINIO DE SISTEMAS OPERATIVOS MÓVILES A NIVEL MUNDIAL ....................................................... 81 
FIGURA 2-2 PANORAMA 2015 DE SISTEMAS OPERATIVOS EN MÉXICO................................................................................. 81 
FIGURA 2-3 EJEMPLO ENTREGA DOCUMENTAL .............................................................................................................. 91 
FIGURA 3-1 LOCALIZACIÓN DE LA APLICACIÓN EN EL MENÚ PRINCIPAL DEL DISPOSITIVO MÓVIL. ................................................ 124 
FIGURA 3-2 PANTALLA SPLASH SCREEN ..................................................................................................................... 125 
FIGURA 3-3 PANTALLA MENÚ PRINCIPAL ................................................................................................................... 126 
FIGURA 3-4 PANTALLA RECONOCIMIENTO.................................................................................................................. 127 
FIGURA 4-1 IMAGEN DE MANO CON GUANTE .............................................................................................................. 129 
FIGURA 4-2 IMAGEN DE MANO CON GUANTE APLICANDO LA TÉCNICA DE UN SOLO CANAL DE COLOR "VERDE" .............................. 129 
FIGURA 4-3IMAGEN DE MANO CON GUANTE APLICANDO LA TÉCNICA DE HISTOGRAMA ........................................................... 130 
FIGURA 4-4 IMAGEN DE MANO CON GUANTE APLICANDO LA TÉCNICA DE UMBRAL DE OTSU .................................................... 130 
FIGURA 4-5 IMAGEN DE MANO CON GUANTE APLICANDO EL MÉTODO DE OTSU ................................................................... 130 
 
 
file:///C:/Users/FRANCISCOMINAJAS/Desktop/CATT/REPORTE%20TECNICO%20FINAL/ReporteTecnicoTT2-2015-A093FINAL.docx%23_Toc453018854
file:///C:/Users/FRANCISCOMINAJAS/Desktop/CATT/REPORTE%20TECNICO%20FINAL/ReporteTecnicoTT2-2015-A093FINAL.docx%23_Toc453018855
14 
 
Índice de Diagramas 
DIAGRAMA 2-1 CASO DE USO R.F. 1.1 “INICIAR APLICACIÓN” ......................................................................................... 92 
DIAGRAMA 2-2 CASO DE USO R.F. 1.2. "OBTENER IMAGEN" .......................................................................................... 93 
DIAGRAMA 2-3 CASO DE USO R.F. 1.3. "ADECUAR IMAGEN" .......................................................................................... 94 
DIAGRAMA 2-4 CASO DE USO R.F. 1.4 "SEGMENTAR" .................................................................................................. 95 
DIAGRAMA 2-5 CASO DE USO R.F. 1.5. "APRENDER PATRONES" ..................................................................................... 96 
DIAGRAMA 2-6 CASO DE USO R.F. 1.6 “RECONOCER PATRÓN" ....................................................................................... 97 
DIAGRAMA 2-7 CASO DE USO R.F. 1.7 "PRODUCIR SONIDO" .......................................................................................... 98 
DIAGRAMA 2-8 DIAGRAMA DE CLASES "LÓGICA DE NEGOCIO" ....................................................................................... 100 
DIAGRAMA 2-9 DIAGRAMA DE CLASES "VISTA" .......................................................................................................... 101 
DIAGRAMA 2-10 SECUENCIAS R.F. 1.1 “INICIAR APLICACIÓN” ....................................................................................... 102 
DIAGRAMA 2-11 SECUENCIAS R.F. 1.2 “OBTENER IMAGEN” ......................................................................................... 103 
DIAGRAMA 2-12 SECUENCIAS R.F. 1.3 “ADECUAR IMAGEN” ......................................................................................... 104 
DIAGRAMA 2-13 SECUENCIAS R.F. 1.4 “SEGMENTAR LOS OBJETOS” ............................................................................... 105 
DIAGRAMA 2-14 SECUENCIAS R.F. 1.5 “APRENDER PATRONES" .................................................................................... 106 
DIAGRAMA 2-15 SECUENCIAS R.F. 1.6 "RECONOCER PATRÓN" ..................................................................................... 107 
DIAGRAMA 2-16 SECUENCIAS R.F. 1.7."PRODUCIR SONIDO" ........................................................................................ 108 
DIAGRAMA 2-17 ESTADOS R.F. 1.1. “INICIAR APLICACIÓN” .......................................................................................... 109 
DIAGRAMA 2-18 ESTADOS R.F. 1.2. “OBTENER IMAGEN” ............................................................................................ 109 
DIAGRAMA 2-19 ESTADOS R.F. 1.3 “ADECUAR IMAGEN” ............................................................................................. 110 
DIAGRAMA 2-20 ESTADOS R.F. 1.4 “SEGMENTAR IMAGEN” ......................................................................................... 111 
DIAGRAMA 2-21 ESTADOS R.F. 1.5 “APRENDER PATRONES” ........................................................................................ 112 
DIAGRAMA 2-22 ESTADOS R.F. 1.6 “RECONOCER PATRONES” ...................................................................................... 113 
DIAGRAMA 2-23 ESTADOS R.F. 1.7."PRODUCIR SONIDO" ............................................................................................ 114 
DIAGRAMA 2-24 ACTIVIDADES R.F. 1.2. “INICIAR APLICACIÓN” ..................................................................................... 115 
DIAGRAMA 2-25 ACTIVIDADES R.F. 1.2. “OBTENER IMAGEN” ....................................................................................... 116 
DIAGRAMA 2-26 ACTIVIDADES R.F. 1.3 “ADECUAR IMAGEN” ....................................................................................... 117 
DIAGRAMA 2-27 ACTIVIDADES R.F. 1.4 “SEGMENTAR IMAGEN” .................................................................................... 118 
DIAGRAMA 2-28 ACTIVIDADES R.F. 1.5. "APRENDER PATRONES" .................................................................................. 119 
DIAGRAMA 2-29 ACTIVIDADES R.F. 1.6. "RECONOCER PATRÓN" ................................................................................... 120 
DIAGRAMA 2-30 ACTIVIDADES R.F. 1.7 "PRODUCIR SONIDO" ....................................................................................... 121 
DIAGRAMA 2-31 MODELO CONCEPTUAL DE LA BASE DE DATOS ..................................................................................... 122 
DIAGRAMA 2-32 MODELO LÓGICO DE LA BASE DE DATOS ............................................................................................. 122 
DIAGRAMA 2-33 NIVEL 0 ...................................................................................................................................... 123 
 
15 
 
Glosario 
 Actor: Se entiende por actor a los distintos cargos de las personas que harán uso del 
sistema. 
 Discapacidad: Es aquella limitación que presentan algunas personas a la hora de llevar 
a cabo determinadas actividades y que puede estas provocada por una deficiencia física 
o psíquica [1]. 
 Hipoacusia: Es la incapacidad total o parcial para escuchar sonidos en uno o ambos 
oídos. 
 Interfaz: Ambiente gráfico, parte visual que interactúa con algún tipo de usuario (actor). 
 Lugar: Son aquellos sitios cuya ubicación proporciona algún bien a la sociedad, además 
de proveer de bienes o servicios a un grupo de personas. Modulo: Parte del sistema o segmento de código con una función específica. 
 Open Source: Traducido del inglés como Código abierto es la expresión con la que se 
conoce al software o hardware distribuido y desarrollado libremente. 
 Sistema de comunicación: Conjunto de dispositivos interconectados que realizan 
acciones las cuales permiten que las personas puedan comunicarse o conectarse entre sí. 
[2] 
 Sistema de información: Conjunto de componentes relacionados que recolectan (o 
recuperan), procesan, almacenan y distribuyen información para apoyar la toma de 
decisiones y el control de una organización [3]. 
 Usuario: Aquella persona que cuente con discapacidad para comunicarse. 
Glosario de Acrónimos 
 ASL: Lengua de señas americana. 
 BD: Siglas Base de Datos, espacio donde se guardará la información [4]. 
 ENIGH: Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de Hogares [5]. 
 ESCOM: Escuela Superior de Computo [6]. 
 INDEPEDI: Instituto para la integración al desarrollo de las personas con discapacidad 
del D.F [7]. 
 IDE: Integrated Development Environment, Ambientes Integrados de Desarrollo. 
 IDC: International Data Corporation. 
 INEGI: Instituto Nacional de Estadística y Geografía [8]. 
 IPN: Instituto Politécnico Nacional [9]. 
 LSM: Lengua de señas mexicana. 
 UPIITA: Unidad Professional Interdisciplinaria de Ingeniería y Tecnologías Avanzadas 
[10]. 
 TTS: Siglas Texto To Speech, sintetizador de voz [11]. 
 
16 
 
Introducción 
En el mundo, actualmente existen millones de personas con alguna discapacidad que enfrentan 
problemas de marginación y discriminación en actividades académicas [12], laborales [13] y 
sociales [14]. 
Planteamiento de problema 
Cuando una persona presenta hipoacusia, es decir, disminución de la capacidad auditiva, se ve 
en la necesidad de recurrir a alternativas que le ayuden a mejorar su comunicación con otras 
personas; por medio de herramientas tecnológicas o con algún tratamiento médico o quirúrgico. 
En este proyecto se propone el desarrollo de una herramienta de software mediante el 
reconocimiento del alfabeto de la lengua de señas mexicana (LSM) usando imágenes obtenidas 
de la cámara de un dispositivo móvil para brindar una opción que ayude a mermar la brecha de 
comunicación con otras personas. 
Actualmente se conocen diversos desarrollos relacionados con el reconocimiento de 
lenguas de señas en varios países, pero no se han encontrado estos trabajos aplicados en 
dispositivos móviles, solamente se han encontrado visualizadores de algunas señas. 
Reconocer las señas de la LSM resulta complejo desde el punto de vista tecnológico, por 
tal motivo, este proyecto se limitará específicamente a reconocer señas estáticas. 
Objetivo 
Desarrollar un sistema de información en un dispositivo móvil que reconozca señas estáticas del 
alfabeto de la lengua de señas mexicana (LSM) mediante técnicas de reconocimiento de 
imágenes, de las cuales se obtendrá cada letra del alfabeto y por medio de una seña de termino 
se producirá en forma auditiva la palabra identificada. 
 
Objetivos específicos 
 Recopilar información del alfabeto de la lengua de señas mexicana. 
 Realizar el análisis de los problemas relacionados con el desarrollo de la aplicación 
elaborando la lista de requerimientos funcionales y no funcionales. 
 Realizar las pruebas de factibilidad que requiera el desarrollo, así como identificar a los 
individuos que participaran en las pruebas. 
 Elaborar el diseño de la aplicación a desarrollar. 
 Construir los programas relacionados con los diferentes módulos detectados en el análisis 
y diseño ejecutando las pruebas individuales requeridas. 
 Realizar las pruebas integrales de la aplicación desarrollada y las correspondientes con 
los sujetos que aceptaron participar en este desarrollo. 
 Elaborar la documentación correspondiente al desarrollo. 
 
Justificación e importancia 
 
La justificación del presente trabajo es brindar continuidad a elementos de proyectos realizados 
con anterioridad en otras unidades académicas del IPN, como lo son los mostrados en la tabla 1-
1, los cuales nos brindan la posibilidad de interpretar la LSM, cada uno de estos tiene muy buenas 
propuestas, otros ayudan a aprender la LSM, la mayoría de estos sistemas son utilizados en 
17 
 
dispositivos con grandes capacidades de procesamiento como computadoras de escritorio, por 
otro lado los sistemas que ayudan a aprender la LSM, recientemente se encuentran disponibles 
para dispositivos móviles, lo que se busca en este proyecto es ser la base de los sistemas de 
interpretación mediante imágenes del alfabeto de la LSM. 
 
 Cabe mencionar que millones de personas en este en este país tienen hipoacusia, las cuales 
han desarrollado como medio de comunicación las lenguas de señas, esta importante herramienta, 
les permite dar a conocer un mensaje a las demás personas, las herramientas antes mencionadas, 
intentan reconocer los diferentes tipos de señas existentes (dinámicas y estáticas), estas 
herramientas se han enfocado a interpretar en primera instancia, a el alfabeto de las lenguas de 
señas, las cuales son señas estáticas lo que hace su reconocimiento más sencillo, por el momento 
no existen desarrollos que logren reconocer las señas dinámicas de las lenguas de señas, ya que 
esto implica tener una mayor cantidad de recursos computaciones, por otro lado el principal 
problema de estas herramientas es la falta de portabilidad, lo que pretende este proyecto es lograr 
convertirse en la base del desarrollo de herramientas de interpretación de lenguas de señas mucho 
más avanzadas. 
 
Por otro lado, millones de personas en este país utilizan dispositivos móviles en especial 
dispositivos con sistema operativo Android®, el cual se ha convertido en uno de los más 
utilizados y de más fácil acceso véase Capitulo 3. Esto representa un área de oportunidad para 
poder implementar una aplicación móvil dedicado para las personas con hipoacusia pero que 
puede ser utilizado por personas sin dicha discapacidad. 
 
Propuesta de solución 
 
En este proyecto se propone una solución al problema de reconocimiento de imágenes del 
alfabeto de la lengua de señas mexicana (LSM) en un dispositivo móvil como una alternativa 
para ayudar a las personas que padecen hipoacusia, con el propósito de permitirles la 
comunicación con personas oyentes que no desean aprender la LSM. 
 En particular se enfoca en la captación y procesamiento de imágenes en un dispositivo 
móvil usando la plataforma Android® para producir una cadena de caracteres que se pasarán a 
un módulo de síntesis de voz existente en el mercado para que se escuche palabra por palabra 
deletreada. 
Los principales módulos del sistema de información de reconocimiento de la lengua de señas 
mexicana de esta propuesta son (Figura 1-2): 
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Figura 0-1 Estructura general del sistema 
 
 Acondicionamiento de la imagen. La imagen captada en formato RGB «Red, Green, 
Blue» (rojo, verde, azul) se pretende convertir a blanco y negro además de aplicarle 
segmentación orientada a regiones para localizar la mano que es el objeto de interés. Una 
vez segmentada la mano, se procesará mediante un algoritmo de normalización de la 
imagen para homologar el tamaño de la seña independientemente de la distancia en que 
se haga la captación. 
 Extracción de características. La imagen normalizada se pretende transformar en una 
secuencia de unos y ceros para formar un vector que se comparé con los patrones 
etiquetados de las señas que puedan ser reconocidas; para esto se usará la distancia 
euclidiana o alguna otra técnica que resulte apropiada a este problema. 
 Reconocimiento. En el proceso de reconocimiento se tendrá un umbral de error mediante 
un algoritmo de clasificación, se pretende usar una función de similitud de patrones 
obtenidos mediante mapas autoorganizativos u alguna otra técnica. En la comparación delas imágenes con los patrones y cuando el error de clasificación sea mayor al umbral, la 
imagen normalizada se almacenará para su posterior envío al módulo de aprendizaje. 
 Aprendizaje: Este será un módulo que recibirá las imágenes que no fueron clasificadas 
por algún patrón que no se ajusta a los existentes, esto ocurre porque las personas tienen 
las manos en formas diferentes. Para este módulo se realizará una evaluación de técnicas 
para encontrar los patrones, como Mapas Autoorganizativos de Kohonen; esta es más 
apropiada que la técnica de k-means porque en esta última un objeto representa a varios 
y en la primera técnica un patrón es el resultado de la contribución de características de 
varias imágenes. Este módulo recibirá las imágenes desconocidas mediante la conexión 
del dispositivo móvil con un servidor soportado por una computadora personal. 
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 Interpretación: En el reconocimiento de las imágenes se considera una seña que indicará 
fin de palabra con lo cual se activará el proceso de síntesis de voz el cual se obtendrá con 
base en un estudio de aquellos existentes en el mercado y que sean factibles de aplicarse 
en este proyecto, se preferirán los de software libre y que soporten el idioma español. 
 
 
20 
 
1. Estado del Arte 
A lo largo de este capítulo se describen los trabajos que se han desarrollado en diferentes 
instituciones que tienen el propósito de ayudar a las personas con discapacidad auditiva. Estas 
propuestas se agrupan con base en nuestro interés en desarrollos del IPN, proyectos 
internacionales y productos que se encuentran en el mercado. En casa caso, se indican sus 
características para que el lector pueda notar las diferencias existentes entre ellos. 
 
1.1. Proyectos relacionados dentro del Instituto Politécnico Nacional 
Los trabajos que se encontraron dentro del Instituto pertenecen a grupos de investigación de nivel 
Superior y Posgrado. Estos se muestran con el afán de detectar las diferencias con este Trabajo 
Terminal; llevando a cabo un análisis de las características de cada proyecto mostrado en las 
Tablas 1-1 y 1-2, es notorio que estos proyectos utilizan el procesamiento de imágenes y otros 
hacen uso de interfaces de hardware con un propósito similar; para este caso se trata de dotar de 
comunicación a las personas con hipoacusia para su interrelación con las personas sin 
discapacidad auditiva. 
 
 Cabe mencionar que otro proyecto tiene el propósito de generar secuencias de imágenes 
a partir del reconocimiento de voz, en este caso se trata de la comunicación de personas que 
pueden emitir voz con personas con discapacidad acústica. 
 
 Los trabajos relacionados con el reconocimiento de las lenguas de señas son: 
 
 Reconocedores de la lengua de señas mexicana (LSM), realizados para ejecutarse en 
computadoras personales usando imágenes JPG o dispositivos como Kinect; esto resulta 
un inconveniente debido a la falta de portabilidad. 
 Los trabajos basados en exoesqueleto (para el que se necesita estar portando una bocina 
y una pantalla LCD) y del guante requieren elementos de hardware que resultan 
incomodos para lograr su portabilidad. 
 Para el caso de la “Aplicación móvil para la comunicación con personas que utilizan el 
lenguaje de señas”, el cual se encuentra en desarrollo, cuenta con la portabilidad, sin 
embargo, se le considera como un complemento para este trabajo terminal, porque 
traduce palabras o frases que una persona sin discapacidad auditiva emite al dispositivo 
móvil y como resultado se muestra en la pantalla de este último, ya que cuenta con una 
serie de imágenes que representan el mensaje indicado para que la persona con hipoacusia 
pueda visualizarlas. 
 
21 
 
Figura 1-1 Tabla comparativa de trabajos realizados en el IPN 
TITULO AÑO AUTORIA DESCRIPCION DESARROLLO LENGUA DE 
SEÑAS 
REPRODUCCION 
DE VOZ 
Sistema para 
traducción de señas 
[15]. 
2016 
Unidad Académica: 
UPIIZ-IPN 
Autores: José 
Manuel Lira Ávalos 
País: México 
Sistema creado para ofrecer 
una herramienta de 
comunicación para una 
persona con discapacidad 
de habla o auditiva. 
 Sistema basado en 
microcontroladores. 
 Transmisión de información con 
el uso de la tecnología 
Bluetooth. 
 Muestra resultados en una 
pantalla LCD. 
No se especifica. 
Para las palabras en 
audio se usa una 
bocina. 
Aplicación móvil 
para la 
comunicación con 
personas que 
utilizan el lenguaje 
de señas [16]. 
2016 
Unidad Académica: 
UPIITA-IPN 
Autores: Oscar 
Alejandro Lemus 
Pichardo 
País: México 
Desarrollo de una 
aplicación móvil que 
permita la comunicación 
básica entre personas que 
usan el lenguaje de señas 
mexicano con personas que 
no lo usan. 
 Usará el reconocimiento de voz 
que se implementará mediante 
una red neuronal artificial (debe 
permitir reconocer frases básicas 
identificadas en una base de 
datos y mostrarlas en la pantalla 
del móvil). 
 Para sistema operativo Android. 
Lengua de señas 
mexicana 
Sintetizador de voz 
de google 
Traductor del 
lenguaje sordomudo 
mediante un guante 
con sensores y una 
aplicación móvil 
[17]. 
2015 
Unidad Académica: 
UPIITA-IPN 
Autores: Helena 
Luna García. 
País: México 
Esta herramienta traduce en 
texto y voz el lenguaje de 
señas, esto por medio de la 
detección de los ademanes 
que hace la mano y la 
asocia con el alfabeto 
Internacional de 26 letras. 
 El prototipo consta de un 
módulo de censado, otro de 
procesamiento y el dispositivo 
móvil. 
 Para el guante se usó un hilo 
conductivo, resortes y sensores, 
además de un Arduino. 
 Para sistema operativo Android. 
Alfabeto 
internacional 
Sintetizador de voz 
de google 
Reconocimiento del 
lenguaje de Señas 
Mexicano usando 
Kinect [18]. 
2012 
Unidad Académica: 
CIC-IPN 
Autores: Fausto 
Pavel Priego Pérez. 
País: México 
Sistema de información 
que reconoce imágenes de 
manos que representan 
símbolos estáticos del 
alfabeto del Lenguaje de 
Señas Mexicano (LSM). 
 Este sistema contiene 2 módulos 
principales: aprendizaje y 
reconocimiento, cada uno de 
estos se compara con la base de 
conocimientos del sistema. 
 Se usa el dispositivo Kinect con 
una frecuencia de muestreo de 
una imagen por segundo. 
Alfabeto de la 
lengua de señas 
mexicana 
No usa 
 
22 
 
Figura 1-2 Tabla comparativa de trabajos realizados en el IPN continuación 
TITULO AÑO AUTORIA DESCRIPCION DESARROLLO 
LENGUA DE 
SEÑAS 
REPRODUCCION 
DE VOZ 
Sistema para el 
reconocimiento del 
alfabeto 
dactilológico [18]. 
2009 
Unidad Académica: 
CIC-IPN 
Autores: Laura 
Jeannine Razo Gil. 
País: México 
Este proyecto busca 
analizar y reconocer, de 
forma automática las 
diferentes posturas de la 
mano, éste es utilizado por 
las comunidades de sordos. 
 Usa técnicas de procesamiento y 
segmentación de imágenes, 
como métodos de umbralado, 
extracción de contornos, 
morfología matemática junto 
con algoritmos de código de 
cadena. 
Alfabeto de la 
lengua de señas 
mexicana 
No usa 
Sistema interactivo 
multimedia para el 
aprendizaje del 
lenguaje de señas 
[19]. 
2006 
Unidad Académica: 
ESCOM-IPN 
Autores: Mónica 
Elizabeth Cornejo 
Escandón. 
País: México 
Es un sistema que facilita el 
aprendizaje del Lenguaje 
de Señas española 
 Realiza el reconocimiento de los 
movimientos corporales básicos 
de dicha lengua. 
 Se usó realidad virtual y un 
sistema de software interactivo. 
Lengua de señas 
española 
No usa 
 
 
23 
 
1.2. Proyectos relacionados en el resto del mundo 
En esta sección se presentan diez trabajos relacionados con las lenguas de señas y ninguno que 
pueda reconocer las señas dinámicas en tiempo real mediante dispositivos móviles. 
 
 Estos trabajos se presentan en la Tabla 1-3, estos orientados a las lenguas de señas 
diferentes a la mexicana, en un caso se utiliza el dispositivo Leap Motion®, especializado