Sistema de reconhecimento de gestos para aplicação em reconhecimento de língua de sinais.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: MELO, Ana Paula Tavares de.
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18833
Resumo: A forma de comunicação mais utilizada pelos seres humanos é a fala. No entanto, existe uma parcela da população que possui deficiência auditiva, por isso, utilizam linguagem gestual para se comunicar com o mundo ao seu redor. A barreira idiomática entre os falantes de língua faladas e falantes de línguas de sinais marginaliza esta minoria, dificultando seu acesso a lazer, saúde e educação. Visando a aplicação de reconhecimento de alfabeto manual de línguas de sinais, foi desenvolvido um sistema de reconhecimento de gestos estáticos. O sistema foi projetado utilizando uma Rede Neural Convolucional pré-treinada e uma base de imagens de alfabeto manual da Língua de Sinais Americana. Foram feitos experimentos com o aumento da base de dados e adição de ruído para o treinamento da rede. O desempenho desses experimentos foi analisado considerando a aplicação desejada.
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O desempenho desses experimentos foi analisado considerando a aplicação desejada.The most commonly performed form of communication by humans is speech. However, it is known that a part of the society is hearing impaired. These people use sign language to communicate with the world around them. The language barrier between spoken and sign language brings marginalization to this minority, hindering their access to leisure, health and education. A static gesture recognition system has been developed in order to identify manual alphabet signs. The system was designed using a pre-trained Convolutional Neural Network as well as a dataset of American Sign Language alphabet images. Experiments were carried out with data augmentation and noise addition for the network training. These experiments’ performance were analysed considering the desired application.Submitted by Ruth Quaresma de Freitas (ruth_quaresma@hotmail.com) on 2021-05-17T17:34:04Z No. of bitstreams: 1 ANA PAULA TAVARES DE MELO - TCC ENG. ELÉTRICA 2018.pdf: 1831046 bytes, checksum: 7031f5818081e164fb2996d2a0a62ad6 (MD5)Made available in DSpace on 2021-05-17T17:34:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANA PAULA TAVARES DE MELO - TCC ENG. ELÉTRICA 2018.pdf: 1831046 bytes, checksum: 7031f5818081e164fb2996d2a0a62ad6 (MD5) Previous issue date: 2018-08Universidade Federal de Campina GrandeUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIEngenharia Elétrica.Sistema de reconhecimento de gestosLíngua de sinais - sistema de reconhecimentoVisão computacionalReconhecimento de imagensRede neural convolucionalTransferência de aprendizadoFine-turningAprendizado de máquinaReconhecimento de sinaisLíngua Brasileira de SinaisLíngua Gestual PortuguesaGesture recognition systemSign language - recognition systemComputer visionImage recognitionConvolutional neural networkLearning transferFine-turningMachine learningSignal recognitionBrazilian Sign LanguagePortuguese Sign LanguageSistema de reconhecimento de gestos para aplicação em reconhecimento de língua de sinais.Gesture recognition system for application in sign language recognition.2018-082021-05-17T17:34:04Z2021-05-172021-05-17T17:34:04Zhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18833MELO, Ana Paula Tavares de. Sistema de reconhecimento de gestos para aplicação em reconhecimento de língua de sinais. 2018. 60f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2018. Disponível em:info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/18833/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALANA PAULA TAVARES DE MELO - TCC ENG. ELÉTRICA 2018.pdfANA PAULA TAVARES DE MELO - TCC ENG. 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