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Ítem Sistema de valoración antropométrica para estimar la masa de personas postradas en cama basado en visión por computador.(Universidad Pedagógica Nacional, 2021) Fayad Sierra, Jorge; Peña Morales, DavidLa estimación subjetiva de medidas antropométricas, como la estatura y la masa corporal a personas postradas en cama, suele tener inexactitudes en la valoración de tales magnitudes, lo que trae como consecuencia que en algunos casos halla errores en la formulación de fármacos o parametrización de ventiladores mecánicos; esto puede poner en riesgo la vida de los pacientes. Por lo anterior, aprovechando las bondades de la visión por computador, se plantea el proyecto Sistema De Valoración Antropométrica Para Estimar La Masa De Personas Postradas En Cama Basado En Visión Por Computador, con la intención de hacer una primera versión de un instrumento que estime estatura, envergadura, altura a la rodilla, perímetros de brazo, pantorrilla, cintura; así como la masa corporal del paciente. El sistema se desarrolló bajo un escenario controlado en términos de iluminación, un prototipo de estructura que sostiene un sensor Kinect V2 a una altura determinada, para capturar la imagen RGB y en profundidad de un paciente acostado y procesarlas, logrando estimar las medidas mencionadas en el párrafo anterior.Ítem Brazos robóticos para el aprendizaje de la Lengua de Señas Colombiana.(Universidad Pedagógica Nacional, 2025) Pachón Gómez, Nicol Vanessa; Velásquez Malagón, Yeison Andres; Sánchez Galvis, Nubia NathalyEl proyecto Brazos robóticos para el aprendizaje de la Lengua de Señas Colombiana (LSC) presenta el desarrollo de un prototipo de investigación que integra mecánica, electrónica, impresión 3D y software para representar algunas señas de la LSC mediante uno o ambos brazos. La propuesta surge en el semillero Estudios y Desarrollos en Ciencia, Tecnología e Innovación de la Universidad Pedagógica Nacional, como una alternativa tecnológica para apoyar la enseñanza y el aprendizaje de la LSC. El sistema combina visión computacional con MediaPipe y OpenCV para reconocer y registrar señas, que luego son reproducidas en los brazos robóticos. Su validación con estudiantes Sordos y comunidad académica evidenció alta aceptación en funcionalidad, accesibilidad y pertinencia. Este proyecto contribuye a reducir barreras comunicativas y actitudinales en entornos educativos, fomentando inclusión y equidad en los procesos de aprendizaje.