Proyecto
Jña'a ri y'ë'ë en la lengua mazahua se integra por el verbo "jña'a" que significa hablar, continúa "ri" el modo indicativo de tiempo presente y el sustantivo "y'ë'ë" que significa mano. La frase significa figurativamente "las manos hablan", una forma inclusiva de fomentar la comunicación a través del lenguaje de señas.
Vista de la Aplicación
Inicio: Pantalla principal con el nombre del proyecto y acceso directo al traductor
Traducción en Vivo: La cámara detecta la posición de la mano y traduce la seña al instante
Academia LSM: Módulo de aprendizaje con el abecedario, números y frases en LSM
Ayúdanos a Mejorar el Reconocimiento
La precisión del sistema depende de la diversidad de imágenes de manos que recolectemos. Más variedad de tonos de piel, tamaños y ángulos mejora el modelo directamente.
¿Cómo puedes ayudar?
- • Toma fotos de tus manos haciendo señas del LSM
- • Diferentes ángulos y condiciones de luz
- • Vocales, números o señas básicas
- • Fondo neutro para mejor reconocimiento
Impacto de tu ayuda
- • Mejor precisión en traducción
- • Reconocimiento más robusto
- • Avance más rápido del proyecto
- • Contribución directa al progreso
Cada foto que compartas nos acerca a un sistema más preciso y accesible.
Desarrollo Técnico
El núcleo usa redes neuronales optimizadas para reconocer gestos en tiempo real. La app en Flutter y el backend están diseñados para ser ligeros, rápidos y escalables.
App Móvil: Código principal en Flutter — arquitectura por capas: core, data, presentation y routes
Modelo en Acción: El modelo TFLite de 13.76 MB detecta señas frame a frame directamente en el dispositivo
Características del modelo
- • Modelo local TFLite — 13.76 MB, 26 clases
- • Aceleración por GPU para máximo rendimiento
- • Objetivo de 30 FPS configurable
- • Funciona 100% sin conexión a internet
¿Te gustaría ser parte del cambio?
Buscamos una comunidad diversa donde cada talento contribuya a hacer la comunicación más accesible. ¡Necesitamos tu pasión!
Desarrolladores
Especialistas LSM
Documentación
Diseñadores
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Este proyecto continúa evolucionando con cada avance en modelos, datasets, algoritmos y diseño de interfaz.