Open AccessRede Neural Artificial Convolucional Aplicada ao Reconhecimento de Configuração de Mão nos Símbolos de 0 a 9 da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS)
Author(s) -
Adriel Viera Santos,
Iago Franco Bacurau,
Jayne de Morais Silva,
Talles Brito Viana,
Robson Gonçalves Fechie Feitosa
Publication year - 2019
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbsi.2019.7432
Subject(s) - humanities , physics , computer science , art
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.