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Rede Neural Artificial Convolucional Aplicada ao Reconhecimento de Configuração de Mão nos Símbolos de 0 a 9 da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS)

OpenAlex / Repositório Aberto 2019 PT (Português) ID libras.com.br #1246
1787167886_Rede_Neural_Artificial_Convolucional_Apl.pdf
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A Lei brasileira número 10.436, de 24 de abril de 2002, reconhece a Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS) como meio legal de comunicação e expressão. Entretanto, a comunidade não ouvinte, que faz uso dessa língua, possui muita dificuldade de comunicação com a comunidade ouvinte. Visando reduzir tal dificuldade, o presente trabalho descreve uma aplicação das redes neurais convolucionais para o reconhecimento dos símbolos estáticos da LIBRAS. Para validar o modelo, foi utilizada uma base de dados com cerca de 2640 imagens, com símbolos de 0 a 9 para treinamento; e, 1360 símbolos para teste. Além de um conjunto extra de 1000 símbolos para validação de mais casos de testes. Como resultados, obteve-se uma taxa de acerto que varia entre 82.5% e 98.57% para os diferentes símbolos.

Como citar este trabalho

SANTOS, Adriel Viera; BACURAU, Iago Franco; SILVA, Jayne de Morais; VIANA, Talles Brito; FEITOSA, Robson Gonçalves Fechie. Rede Neural Artificial Convolucional Aplicada ao Reconhecimento de Configuração de Mão nos Símbolos de 0 a 9 da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS). OpenAlex / Repositório Aberto, 2019.

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