Reconocimiento de caracteres manuscritos por medio de Señales Mioeléctricas

Abstract

En este trabajo se pretende estudiar, diseñar e implementar un nuevo sistema de procesamiento y reconocimiento de escritura manuscrita basado en electromiografía. El desarrollo de sistemas cerebro-computadora que puedan hacer interfaz con dispositivos externos por medio de señales bioeléctricas representan una gran promesa de la ciencia en el ámbito clínico. Por ejemplo, las prótesis neurales tratan de restaurar la movilidad de miembros y capacidades de comunicación a los discapacitados por medio de señales electroencefalográficas (EEG), señales EMG con actuadores y dispositivos basados en estimulación eléctrica.. Además de las aplicaciones clínicas, se ha sugerido que las interfaces BCI podrían también utilizarse para mejorar ciertas funciones en sujetos normales. Los sistemas de reconocimiento y reconstrucción de escritura manuscrita están apenas en su etapa temprana de desarrollo, debido principalmente a dificultades técnicas percibidas por los diseñadores de interfaces BCI. Una interfaz que convierta la actividad bioeléctrica en registros de texto tendría potenciales aplicaciones. Por ejemplo, el desarrollo de esta tecnología sustituiría a algunos periféricos de computadora o pantallas táctiles que se han utilizado para capturar y transmitir información textual. Desarrollar un sistema práctico de reconocimiento de escritura manuscrita basado en señales EMG de pequeño vocabulario y un multi-escritor, con una buena tasa de error. Estudiar a fondo las señales EMG para determinar las características que llevan la mayor parte de la información necesaria para el reconocimiento. Estudiar a fondo las arquitecturas de redes neuronales y/o modelos de Markov ocultos que mejor se adaptan para la tarea de reconocimiento. Estudiar a fondo factores que afectan al reconocimiento, por ejemplo, efecto de la posición del sensor, número de sensores, inclusión de señales EEG, interferencia de señales ECG, etc. Disponer de un sistema práctico para la captura, reconstrucción, y reconocimiento de palabras manuscritas en base a señales de EMG / M. I. José Guadalupe Beltrán Hernández