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