Reconhecimento das configurações de mão de LIBRAS baseado na análise de discriminante de Fisher bidimensional, utilizando imagens de profundidade - Santos, Jonilson; Costa, Marly; Costa Filho, Cícero (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2015: Anais do XV Workshop de Informática MédicaDO - 10.5753/sbcas.2015.10362, 2015)
As pessoas surdas comunicam-se com outras pessoas por meio da Língua de Sinais. O fato de existirem muitas pessoas nas principais áreas da sociedade (saúde, educação e lazer) que interagem com os surdos, com pouco ou nenhuma familiaridade com uma língua de sinais, afeta sobremaneira a inclusão social dos mesmos. Este artigo apresenta uma metodologia para o reconhecimento automatizado dos gestos que representam as configurações de mãos da Língua Brasileira de Sinais - LIBRAS. A abordagem inicial consistiu da construção de um banco de imagens de profundidade adquiridas com o sensor Kinect®. Nessas imagens, foi aplicado a técnica 2D2LDA para a redução de dimensionalidade do conjunto de características usado para classificação. O sistema é capaz de segmentar a mão e reconhecer as 61 configurações de mão da LIBRAS. A taxa média de acerto alcançada foi de 95,70%. Como o dispositivo de captura é insensível a luminosidade, fundo e cores das roupas e da pele, a aplicação desenvolvida adapta-se sem modificações a qualquer ambiente de captura das configurações