Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT): Aperfeiçoamento de um sistema de reconhecimento de padrões do alfabeto de LIBRAS utilizando luva sensora
PB - Engenharia de Computação
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Título: Aperfeiçoamento de um sistema de reconhecimento de padrões do alfabeto de LIBRAS utilizando luva sensora
Título(s) alternativo(s): Improvement of a patter recognition system for libras alphabet using a sensing glove
Autor(es): Góes, Jefferson Willian França
Data do documento: 11-Jul-2019
Citação: GÓES, Jefferson Willian França. Aperfeiçoamento de um sistema de reconhecimento de padrões do alfabeto de LIBRAS utilizando luva sensora. 2019. 69f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Pato Branco, 2019.
Resumo: Linguagem Brasileira de Sinais (LIBRAS) é uma língua gestual-visual amplamente utilizada por surdos no Brasil. No ensino de LIBRAS, a interação com o objeto de ensino pode potencializar o aprendizado. A partir dessa premissa, acredita-se que um sistema de detecção do alfabeto de LIBRAS pode contribuir no processo de aprendizagem, assim como na tradução da linguagem em elementos textuais. Desta forma, este trabalho apresenta o aperfeiçoamento de um sistema para reconhecimento de padrões do alfabeto de LIBRAS utilizando uma luva sensora previamente concebida. Como resultado, obteve-se um sistema que utiliza redes neurais capaz de reconhecer todas as letras do alfabeto, com um percentual de acerto de 90,67%.
Abstract: The Brazilian Sign Language (LIBRAS) it's a gestural-visual language used by deaf people in Brazil. In the teaching of LIBRAS, an interaction with the object of teaching can potentiate learning. From this premise, it is believed that a system of detection of the alphabet of LIBRAS can contribute in the learning process, as well as in the translation of the language into textual elements. Thus, this work presents the improvement of a system for recognizing patterns of the alphabet of LIBRAS using a previously conceived sensor glove. As a result, we obtained a system that uses neural networks capable of recognizing all the letters of the alphabet, with a correct percentage of 90,67%.