IMPLEMENTACIÓN DE UN PROTOTIPO PARA EL RECONOCIMIENTO DE GESTOS DE UNA MANO UTILIZANDO UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL (IMPLEMENTATION OF A PROTOTYPE FOR THE RECOGNITION OF HAND GESTURES USING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)
Resumen
El objetivo de este trabajo es la implementación de un prototipo para el del reconocimiento de gestos de una mano utilizando el entrenamiento de una red neuronal artificial secuencial sencilla. Los datos de entrada se obtienen en tiempo real de un sensor acelerómetro-giroscopio MPU-6050 colocado en un guante en dicha extremidad y procesado en una tarjeta Arduino Nano. Se utilizan herramientas como el lenguajes Python y Arduino, así como de sus librerías tales como, Tensorflow, PySerial, entre otras. La red resultante consta de una sola capa oculta de 4 neuronas, lo cual implica un costo computacional extremadamente bajo, que le permite ser programada en un microprocesador de bajo costo. En el entrenamiento de la red neuronal artificial se ingresaron 600 datos de entrada por clase, y se obtuvó una exactitud del 100%.
Palabras Clave: Arduino, inteligencia artificial, machine learning, Python, redes neuronales artificiales.
Abstract
The objective of this work is the implementation of a prototype for the recognition of hand gestures using the training of a simple sequential artificial neural network. The input data is obtained in real time from an MPU-6050 accelerometer-gyroscope sensor placed in a glove on the extremity and processed on an Arduino Nano board. Tools such as Python and Arduino languages are used, as well as their libraries such as Tensorflow, PySerial, among others. The resulting network consists of a single hidden layer of 4 neurons, which implies an extremely low computational cost, which allows it to be programmed in a low-cost microprocessor. In the training of the artificial neural network, 600 input data per class were entered, and an accuracy of 100% was obtained.
Keywords: Arduino, artificial intelligence, artificial neural networks, machine learning, Python.
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