Abordagens de Aprendizado de Máquina para o Reconhecimento de Sinais em Libras - Alves, Kauã de Melo; Santos, Felipe Jovino dos; Sousa, Stephanie Kamarry Alves de (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e SergipeDO - 10.5753/erbase.2025.13807, 2025)
A inclusão digital de pessoas surdas ainda enfrenta grandes barreiras devido à falta de tecnologias acessíveis de tradução automática de Libras. Este artigo investiga o uso de aprendizado de máquina no reconhecimento de sinais estáticos da Língua Brasileira de Sinais (Libras), enfrentando desafios como variações regionais, iluminação e posicionamento. Foram testados os modelos RNN, Random Forest e XGBoost, utilizando landmarks extraídos com MediaPipe em um conjunto de 25.000 imagens. O XGBoost apresentou o melhor desempenho em precisão e F1-score. A contribuição inclui a criação de um benchmark público para Libras e sugestões para pesquisas futuras com sinais dinâmicos e técnicas avançadas de deep learning, promovendo maior acessibilidade para a comunidade surda.