RESULTADOS

El proyecto logró un rendimiento satisfactorio en el reconocimiento de gestos, alcanzando un buen porcentaje de acierto. A través del modelo entrenado, se logró identificar con precisión diferentes gestos utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales (CNN). Aunque el sistema todavía tiene áreas de mejora, como la optimización del modelo y la ampliación del dataset, este es un sólido punto de partida para futuros desarrollos. Los resultados demuestran el potencial de esta solución para aplicaciones prácticas en sistemas de interacción humana y tecnologías de accesibilidad.