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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Abstract Educational inclusion is a fundamental right that ensures access to education for all individuals, including those with hearing disabilities. However, communication between deaf and hearing individuals remains a significant barrier in educational settings. This study presents the development of a mobile application based on Deep Learning algorithms for the recognition and translation of Mexican Sign Language (LSM) into Spanish, with the goal of improving classroom interaction and contributing to educational inclusion. The MediaPipe library was used for hand detection, and Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM) models were trained in TensorFlow Lite for sign classification. The application enables the recognition of both static and dynamic signs, achieving an accuracy of over 90% under controlled conditions. The results suggest that deep learning technology can be a valuable tool for enhancing communication in educational environments, enabling real-time interaction without requiring an internet connection. However, challenges were identified in sign recognition accuracy under low-light conditions and in detecting fast movements. As future work, we propose optimizing the model to recognize complex expressions, and integrating it with digital learning platforms to expand its impact on inclusive education.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[Resumo A inclusão educacional é um direito fundamental que visa garantir o acesso à educação para todas as pessoas, incluindo aquelas com deficiência auditiva. No entanto, a comunicação entre surdos e ouvintes continua sendo uma barreira em ambientes educacionais. Este estudo apresenta o desenvolvimento de um aplicativo móvel baseado em algoritmos de Deep Learning para o reconhecimento e a tradução da Língua Mexicana de Sinais (LSM) para o espanhol, com o objetivo de aprimorar a interação em sala de aula e contribuir para a inclusão educacional. A biblioteca MediaPipe foi utilizada para a detecção de mãos, e os modelos de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (LSTM) foram treinados no TensorFlow Lite para a classificação de sinais. O aplicativo permite a identificação de sinais fixos e móveis, alcançando uma precisão de mais de 90% em condições controladas. Os resultados sugerem que a tecnologia de deep learning pode ser uma ferramenta valiosa para aprimorar a comunicação em ambientes educacionais, permitindo a interação em tempo real sem a necessidade de conexão à internet. No entanto, foram identificados desafios na precisão do reconhecimento de sinais em ambientes com pouca luz e na detecção de movimentos rápidos. Trabalhos futuros sugerem a otimização do modelo para reconhecer expressões mais complexas e integrá-lo a plataformas digitais de aprendizagem para ampliar seu impacto na educação inclusiva.]]></p></abstract>
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