LSA64 : (Record no. 57031)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02308naa a2200253 a 4500
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control AR-LpUFIB
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20250311170457.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230201s2016 xx r 000 0 eng d
024 8# - Otro identificador estandar
Número estándar o código DIF-M7978
-- 8194
-- DIF007256
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen AR-LpUFIB
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor AR-LpUFIB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Ronchetti, Franco
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título LSA64 :
Resto del título an Argentinian Sign Language dataset
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 archivo (9,1 MB)
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Automatic sign language recognition is a research area that encompasses human-computer interaction, computer vision and machine learning. Robust automatic recognition of sign language could assist in the translation process and the integration of hearing-impaired people, as well as the teaching of sign language to the hearing population. Sign languages differ significantly in different countries and even regions, and their syntax and semantics are different as well from those of written languages. While the techniques for automatic sign language recognition are mostly the same for different languages, training a recognition system for a new language requires having an entire dataset for that language. This paper presents a dataset of 64 signs from the Argentinian Sign Language (LSA). The dataset, called LSA64, contains 3200 videos of 64 different LSA signs recorded by 10 subjects, and is a first step towards building a comprehensive research-level dataset of Argentinian signs, specifically tailored to sign language recognition or other machine learning tasks. The subjects that performed the signs wore colored gloves to ease the hand tracking and segmentation steps, allowing experiments on the dataset to focus specifically on the recognition of signs. We also present a pre-processed version of the dataset, from which we computed statistics of movement, position and handshape of the signs.
534 ## - NOTA SOBRE LA VERSIÓN ORIGINAL
Encabezamiento principal del original Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (22do : 2016 : San Luis, Argentina)
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada INTERACCIÓN HOMBRE-COMPUTADORA
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO
Término no controlado lenguaje de señas
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Quiroga, Facundo Manuel
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Estrebou, César Armando
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Lanzarini, Laura Cristina
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Rosete, A.
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Capítulo de libro
Holdings
Estado de retiro Estado de pérdida Estado dañado Disponibilidad Colección Biblioteca permanente Biblioteca actual Fecha de adquisición Total de préstamos Signatura topográfica completa Fecha visto por última vez Identificador Uniforme del Recurso Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
      No corresponde Biblioteca digital Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca de la Facultad de Informática 11/03/2025   A1063 11/03/2025 http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=1976 11/03/2025 Capítulo de libro