Desarrollo de un modelo con XGBoost intérprete de la Lengua de Señas Argentina

Abstract

Se propone el desarrollo de un modelo con XGBoost intérprete de la Lengua de señas Argentina (LSA), encontrando la correspondencia entre una secuencia de imágenes (video) y su apropiado texto en español. Para esto se plantea un modelo en árboles de decisión optimizado aplicado a un conjunto de datos preexistentes sobre el que se realizan tareas de preprocesamiento, muestreo y almacenamiento.