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CLASSIFICAÇÃO DE LIBRAS EM IMAGENS ATRAVÉS DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS
Libras. Visão computacional. Redes Neurais Convolucionais.
YOLOv5.
A alfabetização de pessoas surdas, é atualmente um grande desafio que tem gerado muitas
discussões no contexto educacional. Apesar da existência da linguagem de sinais (Libras),
a capacitação de pessoas para a realização de atividades de ensino nesta área é bastante
escassa, e isso tem dificultado bastante o processo de ensino e aprendizagem de
indivíduos com ou sem problemas auditivos. Com o crescimento da Internet e das
tecnologias computacionais, houve a necessidade da criação de aplicações avançadas de
Inteligência Artificial (IA) para aprimorar este processo. Um marco bastante importante
foi o surgimento da Visão Computacional, que é uma área da Inteligência Artificial que
procura analisar, fazer a interpretação e a extração de determinadas informações úteis de
imagens, estudando também a utilização de emoções, reconhecimentos, e análise de
movimentos interativos de seres humanos através de sistemas informatizados de IA. que
simulam os pensamentos e ações de seres humanos. O tema deste trabalho aborda uma
pesquisa relacionada à aplicação de redes neurais convolucionais (ou profundas), que são
ligadas à visão computacional de forma análoga. Foram realizados experimentos através
de uma base de dados de Libras que serviu de suporte para o treinamento nas imagens
através do algoritmo de redes neurais profundas YOLOv5 para a realização da
Classificação de alguns grupos de 6 e 7 imagens. Posteriormente, foram comparados os
resultados dos testes, e observados quais épocas obtiveram uma melhor performance
durante a classificação das imagens de Libras.