Defesa de Mestrado do discente Eros Gabriel de Abreu Caiafa

Defesa de Mestrado do discente Eros Gabriel de Abreu Caiafa

Título: Interpretação de gestos dinâmicos de Libras utilizando k-means e Random Forest

Resumo: Pessoas com perdas mais graves de audição costumam utilizar uma língua de sinais para se comunicar. Entretanto, o restante da população não costuma saber se comunicar usando línguas de sinais. Explorando uma sub-área da visão computacional conhecida como SLR, propomos um framework de baixo custo para classificar sinais da Libras em vídeo. O método proposto utiliza MediaPipe, para extração de pontos-chaves de usuários, K-Means para agrupar esses pontos e classificadores KNN e Random Forest para classificar os agrupamentos. Nosso modelo resultou em uma acurácia de 94,72% na base de dados MINDS-Libras.

Palavras-chave: Libras; Reconhecimento de Linguagem de Sinais; Aprendizado de Máquina.

Banca:

Gabriel Matos Araujo, D.Sc. (CEFET/RJ, orientador e presidente)

Milena Faria Pinto, D.Sc. (CEFET/RJ)

Amaro Azevedo de Lima, Ph.D. (CEFET/RJ)

Michel Pompeu Tcheou D.Sc. (UERJ)

Data: 17/01/2025

Link: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_MjBjMzEzMGMtZDUyMS00NDQ5LTliN2MtNGRkMzI1ZjBlMzhl%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%228eeca404-a47d-4555-a2d4-0f3619041c9c%22%2c%22Oid%22%3a%228d7ec457-a07f-4b62-9549-eac169ae67f6%22%7d