Implementación de una aplicación móvil basado en redes neuronales para mejorar la identificación de billetes de las personas con discapacidad visual en el Perú

Abstract

Este estudio implementa un aplicativo móvil basado en redes neuronales para mejorar la identificación de billetes de las invidentes en Perú. Se utiliza un diseño cuasiexperimental correlacional y de tipo aplicado, utilizando CRISP-DM para la minería de datos y una recolección de datos mediante un cuestionario estructurado y una guía de observación dirigidos a 15 participantes de la UNCP. Los resultados muestran una correlación positiva moderada entre la implementación del aplicativo y la mejora en la identificación de billetes, confirmada por coeficientes de correlación de Spearman (Rho) que oscilan entre 0.208 y 0.709. Se destaca la eficacia del modelo DenseNet, con una precisión del 1.0, exactitud del 0.95 y una tasa de error del 0.5%, superando otras arquitecturas como ResNet50, AlexNet, VGG16 e InceptionV3. En conclusión, este estudio respalda que el aplicativo móvil basado en redes neuronales mejora significativamente la identificación de billetes por parte de personas con discapacidad visual en Perú. Se sugiere explorar futuras investigaciones enfocadas en expandir las funcionalidades para abordar otras necesidades de accesibilidad, como la lectura de texto y el reconocimiento de colores.