Dynamic Sign Recognition in Brazilian Sign Language Through Convolutional Neural Networks - Rodrigues, João Paulo Moreira; Barbosa, Ana Claudia; Fiera, Luis Ricardo; Oliveira, Marlon (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2025)
O reconhecimento automático da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS) é fundamental para promover a inclusão e a acessibilidade de pessoas surdas. Este estudo foca no reconhecimento de letras representadas por sinais dinâmicos, que envolvem movimentos temporais e ainda representam um desafio para os modelos computacionais. Foram avaliadas cinco arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) — AlexNet, DenseNet121, InceptionV3, ResNet18 e VGG16Net — sendo que a ResNet18 obteve a maior acurácia (74,29%), destacando-se na captura de características complexas. Apesar do uso de modelos mais simples em comparação a outros presentes na literatura, os resultados foram relevantes, considerando as limitações do conjunto de dados.