Evolución diferencial aplicada a la sintonización de clasificadores difusos para el reconocimiento del lenguaje de señas
Fecha
2012-10-29Publicador
Pontificia Universidad Javeriana
Tipo
Artículo de revista
ISSN
2011-2769
0123-2126
COAR
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Citación
Título en inglés
Applying Differential Evolution to Tune Fuzzy Classifiers Intended for Sign-Language RecognitionResumen
Este artículo presenta una propuestametodológica para la sintonizaciónde clasificadores difusos aplicadosal reconocimiento del lenguaje deseñas australiano para dos contextosparticulares. Se expone la arquitecturade clasificación y la metodología desintonización basada en evolución diferencial.Los resultados de validaciónmuestran que es posible encontrar unclasificador difuso cuyo porcentajede error está alrededor del 13,0%sobre una muestra de palabras derivadasde varios intérpretes para cadauno de los contextos definidos. Estaparticularidad es relevante, dado quetrabajos anteriores se centran en el reconocimientode las palabras provistaspor tan solo un intérprete.
Abstract
This paper presents a methodologicalapproach for tuning fuzzy classifiersintended to recognize the Australiansign-language considering twoparticular contexts. We describe thefuzzy classification architecture andthe tuning process based on differentialevolution. The validation resultsshow that it is possible to find a fuzzyclassifier whose classification error isaround 13.0% over a group of wordstaken from several experts for eachinteraction context. This characteristicis relevant as previous works only consideredrecognizing words providedonly by one interpreter.
Enlace al recurso
http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1691
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