| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | mtc-m21b.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34P/49NAEJB | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2023/08.29.13.00 | |||
| Última Atualização | 2023:08.29.13.00.25 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2023/08.29.13.00.25 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2023:09.26.02.57.58 (UTC) administrator | |||
| Chave Secundária | INPE--PRE/ | |||
| Chave de Citação | FerreiraPovo:2017:ReNeAr | |||
| Título | Rede Neural Artificial aplicada ao reconhecimento de configurações das mãos da Língua Brasileira de Sinais  | |||
| Ano | 2017 | |||
| Data de Acesso | 17 maio 2024 | |||
| Tipo Secundário | PRE CN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 111 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Ferreira, Matheus da Silva 2 Povoa, Lucas Venezian | |||
| Grupo | 1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 matheus.dasilva.ferreira@hotmail.com 2 lucasvenez@gmail.com | |||
| Nome do Evento | Workshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 17 (WORCAP) | |||
| Localização do Evento | São José dos Campos, SP | |||
| Data | 20-22 nov. 2017 | |||
| Título do Livro | Anais | |||
| Tipo Terciário | Poster | |||
| Histórico (UTC) | 2023-08-29 13:00:25 :: simone -> administrator :: 2023-09-26 02:57:58 :: administrator -> simone :: 2017 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | Língua Brasileira de Sinais Configuração das mãos Redes Neurais Artificiais Reconhecimento de imagens DeepLIBRAS | |||
| Resumo | A Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS) é a língua utilizada pela comunidade surda do Brasil para se comunicar e representa a principal forma do surdo expressar a sua cultura. Por mais que a LIBRAS tenha sido reconhecida como a segunda língua oficial do país, nota-se ainda a dificuldade enfrentada pela população surda em se comunicar com a população ouvinte, seja pela falta de intérpretes ou pelo baixo número de pessoas bilíngues, o que representa um desafio para a realização de atividades diárias. Nesse sentido, a existência de uma tecnologia voltada à tradução dos sinais da LIBRAS para a Língua Portuguesa facilitaria a comunicação entre surdos e ouvintes, o que colaboraria para a inclusão social de uma parcela da sociedade. Com base nisso, este trabalho tem como objetivo utilizar Redes Neurais Artificiais (RNA) para reconhecer as configurações das mãos, ou seja, as formas que as mãos assumem durante a execução de um sinal, que corresponde a um dos cinco parâmetros responsáveis por padronizar os sinais da LIBRAS. Para tanto, o desenvolvimento ocorreu por meio de cinco etapas: captação das imagens, pré-processamento, definição da arquitetura, treinamento e validação da RNA. Na etapa de captação das imagens realizou-se à gravação dos sinais, por meio de um sensor de captura de imagens de cor e profundidade. Na etapa de pré-processamento criou-se o conjunto de imagens de configurações das mãos utilizado no processo de aprendizado e no teste das redes desenvolvidas, recortadas dos sinais gravados na etapa anterior. Na definição da arquitetura foi estabelecida e configurada uma RNA com potencial de cumprir com o objetivo deste trabalho. No treinamento, a RNA anteriormente definida foi continuamente exposta a um subconjunto das imagens, com a finalidade de aprender a classificar as configurações das mãos. Por fim, na validação, a RNA treinada foi apresentada ao conjunto restante das imagens, com o propósito de avaliar a capacidade da rede em generalizar, ou seja, reconhecer configurações em imagens não disponíveis durante o treinamento. Após a avaliação, o processo utilizado retornava para a etapa de definição, onde o resultado era empregado como base para o desenvolvimento de uma nova RNA. Ao todo, o conjunto de imagens utilizado era formado por sete configurações de mãos distribuídas em 1089 imagens, das quais 770 foram dedicadas ao treinamento e 319 ao teste. A RNA que obteve a maior taxa de reconhecimento foi uma Convolutional Neural Network (CNN), que conseguiu uma taxa de 100% no conjunto de treinamento e 83,1% no conjunto de teste, o que resultou em uma taxa geral de 95%. Portanto, espera-se que o presente trabalho, ao abordar o reconhecimento de um dos parâmetros fundamentais da LIBRAS, contribua no desenvolvimento de um sistema capaz de reconhecer e traduzir sinais em tempo real, buscando reduzir a distância entre as comunidades surdas e não surdas. | |||
| Área | COMP | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Rede Neural Artificial... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XVII WORCAP > Rede Neural Artificial... | |||
| Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > XVII WORCAP > Rede Neural Artificial... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/49NAEJB | |||
| URL dos dados zipados | http://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/49NAEJB | |||
| Idioma | pt | |||
| Arquivo Alvo | Ferreira_rede.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPDW34P/49QQESB | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m16c/2023/09.14.00.51 5 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 2 | |||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||