Desenvolvimento de uma Base de Dados de Sinais de Libras para Aprendizado de Máquina: Estudo de Caso com CNN 3D

A recurrent problem in Brazilian Sign Language (Libras) recognition is the absence of a robust dataset that allows the validation of different methodologies.This work presents a new dataset for Libras and its respective recording procedure.The first available version contains 20 signs, recorded 5 times by 10 different signers, making up 1000 recordings.A study case with the new data utilizing a 3D Convolutional Neural Network for sign recognition is also presented, employing summarization and data augmentation techniques.The network implemented achieved an average accuracy of 72,6%.Resumo: Um dos problemas enfrentados nos trabalhos de reconhecimento de sinais de Libras é a ausência de uma base de dados robusta, que permita a validação de diferentes metodologias.Dessa forma, este trabalho apresenta uma nova base de dados da Língua Brasileira de Sinais e seu protocolo de gravação.A primeira versão da base contém 20 sinais, gravados 5 vezes, por cada um de 10 sinalizadores, totalizando 1000 gravações.É apresentado também um estudo de caso da aplicação de uma Rede Neural Convolucional 3D para a tarefa de classificação dos sinais, utilizando técnicas de sumarização e data augmentation.A rede implementada alcançou um resultado médio de 72,6% de acerto.