Integração de Datasets de Vídeo para Tradução Automática da LIBRAS com Aprendizado Profundo

A comunicação por meio de sinais é uma forma importante de linguagem natural.A língua de sinais é uma maneira rica e diversificada de expressão humana, geralmente menos estudada, mas extremamente relevante para a comunidade surda.A principal questão abordada neste trabalho é como traduzir a Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS) implementando métodos de Aprendizado Profundo (DL) com disponibilidade limitada de dados.Estudos anteriores tipicamente usam uma única base de dados, na maioria dos casos coletada pelos próprios autores.Neste trabalho é proposta uma abordagem diferenciada, de integração de diferentes fontes de dados, resultando em um Cross-Dataset, como uma alternativa mais adequada para avaliar a performance e capacidade de generalização dos modelos em um cenário mais realista.São explorados dois métodos para extrair as características espaciais.O primeiro se concentra em Redes Neurais Convolucionais (CNN) pré-treinadas, que exploram a capacidade das CNNs em capturar padrões