Uma estratégia para reconhecimento de sinais de Língua Brasileira de Sinais utilizando aprendizado profundo

As linguas de sinais sao linguas naturais e vivas utilizadas para comunicacao nao oral entre surdos, deficientes auditivos e ouvintes. No Brasil, a lingua de sinais, conhecida como Libras, e legalmente reconhecida como meio de expressao e comunicacao dessa parcela da populacao, que equivale a cerca de 9 milhoes de pessoas. Com o intuito de facilitar a comunicacao entre surdos e ouvintes, algumas tecnologias assistivas de transcricao da Libras para o portugues foram desenvolvidas, especialmente baseadas em tecnicas de visao computacional. Nesse cenario, as redes neurais convolutivas sao amplamente utilizadas por apresentarem resultados considerados estado da arte em reconhecimento de gestos. Porem, ainda nao foi encontrada uma solucao efetiva para o problema, devido, principalmente: ao alto custo financeiro de implantacao, como por exemplo, a utilizacao de dispositivos especificos de aquisicao de dados; ao aspecto intrusivo, visto que algumas solucoes utilizam sensores portateis, como luvas equipadas com sensores de movimento; e a limitacoes tecnicas, pois, apesar da maioria dos sinais da Libras possuir movimento, a area de reconhecimento de sinais da Libras e majoritariamente dominada por solucoes que consideram apenas sinais estaticos. Alem disso, poucos trabalhos exploram o impacto da utilizacao de tecnicas como transferencia de
aprendizado e aumento de dados, ou fusao de diferentes canais de dados.
Assim, o desenvolvimento deste trabalho se apoia na necessidade da elaboracao de um metodo para reconhecimento de sinais da Libras, que seja de baixo custo, nao intrusivo e eficiente no reconhecimento de sinais que sao executados em movimento. Como resultado, este trabalho apresenta uma estrategia para reconhecimento de sinais estaticos e dinâmicos da Libras combinando rede neural convolutiva tridimensional,
fusao de dados de multiplos canais e transferencia de aprendizado.