REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS 3D PARA RECONHECIMENTO DE GESTOS ESTÁTICOS E DINÂMICOS DE LIBRAS
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Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2021-12-09
Autores
VICTOR MASUMOTO
GUILHERME ROCHA
THOMAS ANDERSON FERRARI COSTA
GUILHERME ROCHA
THOMAS ANDERSON FERRARI COSTA
Orientador
Danilo Hernani Perico
Periódico
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Palavras-chave
Reconhecimento de LIBRAS para português,Reconhecimento de gestos,Redes neurais convolucionais 3D
Resumo
Pessoas com deficiência auditiva ou afônicos (mudos), são uma pequena parcela da população
que ainda se encontram com dificuldades de se comunicar com o resto do mundo, pois
como utilizam a língua de sinais para se comunicarem, a grande maioria das pessoas não tem
conhecimento para compreender e interpretar seu meio de comunicação. Embora existem inúmeros
sistemas capazes de reconhecer língua de sinais, uma boa porção deles foram criados
com base na língua de sinais de outros países que não seja o Brasil, como a língua de sinais
americana, além disso, esses modelos normalmente reconhecem apenas gestos estáticos, que
não exigem movimento, ou apenas gestos dinâmicos, que exigem movimento, mas dificilmente
os dois. Logo, por meio desse trabalho nós desenvolvemos um aplicativo para dispositivos
móveis capaz de interpretar gestos estáticos e dinâmicos de LIBRAS, com uma acurácia de
94.11%, por meio de uma arquitetura pronta de redes neurais convolucionais 3D