Rede Neural Artificial Convolucional Aplicada ao Reconhecimento de Configuração de Mão nos Símbolos de 0 a 9 da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS)

  • Adriel Viera Santos IFCE
  • Iago Franco Bacurau IFCE
  • Jayne de Morais Silva IFCE
  • Talles Brito Viana IFCE
  • Robson Gonçalves Fechie Feitosa IFCE

Resumo


A Lei brasileira número 10.436, de 24 de abril de 2002, reconhece a Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS) como meio legal de comunicação e expressão. Entretanto, a comunidade não ouvinte, que faz uso dessa língua, possui muita dificuldade de comunicação com a comunidade ouvinte. Visando reduzir tal dificuldade, o presente trabalho descreve uma aplicação das redes neurais convolucionais para o reconhecimento dos símbolos estáticos da LIBRAS. Para validar o modelo, foi utilizada uma base de dados com cerca de 2640 imagens, com símbolos de 0 a 9 para treinamento; e, 1360 símbolos para teste. Além de um conjunto extra de 1000 símbolos para validação de mais casos de testes. Como resultados, obteve-se uma taxa de acerto que varia entre 82.5% e 98.57% para os diferentes símbolos.

Palavras-chave: Redes Neurais, LIBRAS, Visão Computacional

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Publicado
20/05/2019
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VIERA SANTOS, Adriel; FRANCO BACURAU, Iago; DE MORAIS SILVA, Jayne; BRITO VIANA, Talles; GONÇALVES FECHIE FEITOSA, Robson. Rede Neural Artificial Convolucional Aplicada ao Reconhecimento de Configuração de Mão nos Símbolos de 0 a 9 da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS). In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 15. , 2019, Aracaju. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 21-24. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2019.7432.