REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS 3D PARA RECONHECIMENTO DE GESTOS ESTÁTICOS E DINÂMICOS DE LIBRAS

dc.contributor.advisorDanilo Hernani Perico
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5676806579817092
dc.contributor.authorVICTOR MASUMOTO
dc.contributor.authorGUILHERME ROCHA
dc.contributor.authorTHOMAS ANDERSON FERRARI COSTA
dc.date.accessioned2024-08-15T20:17:52Z
dc.date.available2024-08-15T20:17:52Z
dc.date.issued2021-12-09
dc.description.abstractPessoas 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 3Dpt_BR
dc.format.extent83
dc.identifier.urihttps://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5498
dc.language.isopt_BR
dc.rightsRestrito
dc.subjectReconhecimento de LIBRAS para português
dc.subjectReconhecimento de gestos
dc.subjectRedes neurais convolucionais 3D
dc.titleREDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS 3D PARA RECONHECIMENTO DE GESTOS ESTÁTICOS E DINÂMICOS DE LIBRAS
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso
fei.date.entrega2021
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