Reconhecimento Automático de Sinais Isolados da Língua Brasileira de Sinais (Libras) Utilizando Visão Computacional e Redes Neurais Recorrentes
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Data
2025
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Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema para reconhecimento automático de sinais isolados da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS), utilizando técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina. O sistema foi construído a partir da extração de pontos de referência corporais, especialmente das mãos e pose, por meio da biblioteca Medi aPipe Holistic, combinada a um modelo de rede neural recorrente do tipo Long Short-Term Memory (LSTM), capaz de lidar com a natureza sequencial dos sinais. Para o treinamento e validação do modelo, foram utilizadas bases de dados públicas contendo vídeos de sinais em LIBRAS, cuidadosamente pré-processados para extrair as características relevantes. Os resultados indicam que o sistema alcança uma boa precisão no reconhecimento dos sinais isolados, demonstrando o potencial dessa abordagem para contribuir com a acessibilidade e a inclusão social da comunidade surda , fortalecendo a comunicação entre surdos e ouvintes e abrindo caminhos para o desenvolvimento de tecnologias mais abrangentes de tradução automática da LIBRAS. Este projeto também fornece uma base para futuras pesquisas que visem o reconhecimento de sinais mais complexos, como frases e sentenças completas em LIBRAS.
Descrição
Palavras-chave
Língua Brasileira de Sinais, Long Short-Term Memory, Acessibilidade.