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Classificação de dislexia a partir de movimentos oculares durante a leitura usando aprendizado de máquina e wavelets
Author(s) -
Isabella Ceravolo,
Antonio Ricardo Alexandre Brasil,
Karin Satie Komati
Publication year - 2019
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/eniac.2019.9342
Subject(s) - physics , humanities , psychology , philosophy
Dislexia é um transtorno que dificulta a leitura e compreensão de textos. O diagnóstico é feito por um especialista através de testes orais e escritos. Isso o torna propenso a erros, por ser uma avaliação indireta do processo de leitura. A leitura pode ser avaliada diretamente através do rastreamento dos movimentos oculares durante o processo de leitura, e pessoas com dislexia possuem movimentos diferentes de pessoas sem dislexia. Esse trabalho propõe a análise destes movimentos utilizando wavelets e algoritmos de aprendizado de máquina, a fim de identificar leitores propensos a dislexia. A base de dados é pública e foi coletada de crianças entre 9 e 10 anos. Como resultado, obteve-se um modelo com acurácia de 97,30% com o algoritmo Floresta Aleatória.

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