Convolutional Neural Networks for Sign Language Detection and Interpretation to Assist Individuals with Hearing Impairment - Fontana, Gustavo Antonio dos Santos; Oliveira, Marlon; Blauth Junior, Valter; Mattos, Merisandra C.; Coral, Sérgio (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Este artigo apresenta um protótipo web para identificação e classificação de sinais do alfabeto manual da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS), utilizando redes neurais convolucionais treinadas com aprendizado supervisionado e otimizadas com Stochastic Gradient Descent. A solução emprega TensorFlow, Keras e MediaPipe para detecção em tempo real, com imagens RGB de 64x64 píxeis. O modelo alcançou 98,67% de acurácia na validação, com desempenho semelhante no teste. A análise por classe indicou 100% de precisão em 12 das 21 letras. Em testes com webcam, a acurácia variou entre 50% e 100% conforme o cenário. Os resultados demonstram o potencial do sistema em aplicações acessíveis no navegador.