A tradução automática da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS) para o português é um
problema bastante complexo, devido às particularidades e características desta linguagem
de sinais. Diversas pesquisas já foram realizadas e resultados importantes foram obtidos.
Porém, a maioria dos métodos propostos reconhece somente letras e números, ou uma
quantidade reduzida de palavras. Além disso, devido a essas limitações, os resultados
dessas pesquisas ainda não são suficientes para tornar possível a comunicação com os
surdos sem a dependência de intérpretes, e os serviços básicos como educação e saúde
necessitam desses profissionais para suprirem a demanda de atendimento a deficientes
auditivos. Outro problema enfrentado ao tentar vislumbrar soluções é a inexistência de
uma base de dados pública que contenha um número significativo de sinais rotulados por
especialistas desta área. Por fim, técnicas de aprendizado profundo têm sido utilizadas para
resolver muitos problemas de visão computacional, mas não foram encontrados trabalhos
diretamente relacionados à classificação automática da LIBRAS utilizando tais técnicas.
Diante dessas observações, este trabalho utiliza um método baseado em rede neural
profunda convolutiva em 3 dimensões (3D), características espaços-temporais extraídas,
estratégia de transferência de aprendizado e dados de profundidade associados aos do tipo
Red, Green, Blue (RGB), para realizar a classificação dos sinais da LIBRAS mais comuns
empregados na alfabetização de surdos. Além disso, outra contribuição importante é a
base de dados gerada e rotulada, composta por 510 instâncias, todas representando sinais
dinâmicos, dada a inexistência de bases de vídeos da LIBRAS com essa quantidade de
amostras.
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