A High Performance Model for Recognition of Static Letters in Libras - Tomchak, Roberto S. M.; Gonçalves, Andrieli L.; Nielsen, Eloisa; Kluge, Rafael R.; Gesser, Elen Pasqualli; Albini, Luiz Carlos P. (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance), 2026)
Língua Brasileira de Sinais (Libras) é a principal língua visual do Brasil, reconhecida como língua oficial por lei desde 2002. Ela utiliza gestos com as mãos e expressões faciais/corporais para permitir a comunicação com pessoas surdas, tornando-se, portanto, um instrumento de inclusão social. No entanto, há uma escassez de ferramentas para o ensino dessa língua, o que resulta em uma baixa porcentagem da população que realmente sabe se comunicar usando Libras. Este artigo introduz uma dessas ferramentas, apresentando um modelo que reconhece as letras estáticas do alfabeto português em Libras. O modelo foi implementado utilizando algoritmos tradicionais de Aprendizado de Máquina, em conjunto com a biblioteca MediaPipe. Desenvolvemos um modelo extremamente leve que atinge acurácia superior a 96% e reconhece gestos em menos de 0,2 ms, tornando-se uma aplicação de alto desempenho e baixa latência. Essas características tornam o modelo proposto adequado para integração em softwares user-friendly, incluindo aquelas voltadas para dispositivos móveis.