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Aluna da UEA desenvolve solução automática para classificar gestos da Língua Brasileira de Sinais

A aluna do curso de Sistemas de Informação da Universidade do Estado do Amazonas (UEA), Nayara da Silva Cerdeira da Costa, desenvolveu uma solução automática para classificar os gestos da Língua Brasileira de Sinais (Libras) ao utilizar técnicas de Inteligência Artificial (IA).


O estudo foi produzido como Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) e durou um ano, tendo sido orientado pela professora doutora Elloá Barreto Guedes da Costa, com o apoio da coordenadora do curso na Escola Superior de Tecnologia (EST/UEA), professora mestra Marcela Pessoa.

A solução foi desenvolvida no âmbito do Grupo de Pesquisas em Sistemas Inteligentes e do Laboratório de Sistemas Inteligentes e recebeu o apoio do Programa de Infraestrutura para Jovens Pesquisadores – Programa Primeiros Projetos (PPP), da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas (Fapeam). A defesa do TCC ocorreu no dia 23 de dezembro, e contou com a presença do intérprete de Libras, Davi Santos, que permitiu que a exposição do trabalho fosse acessível para surdos. A banca foi composta pelas professoras mestras Marcela Pessoa e Danielle Valente.

A aluna conta que escolheu desenvolver o projeto por motivações pessoais e profissionais. No âmbito pessoal, a mesma utiliza Libras para a comunicação com os pais.

“Nesta perspectiva, uma solução desta natureza pode colaborar para o desenvolvimento de tecnologias assistivas para uma sociedade mais inclusiva. Nos aspectos profissionais, trabalhar com este tema foi uma escolha motivada pelo desafio de lidar com técnicas de vanguarda da computação, colaborando com os objetivos do Laboratório de Sistemas Inteligentes da EST/UEA”, explicou Elloá Costa.

A orientadora comemorou os resultados obtidos e a aprovação da aluna com conceito 10 pela banca avaliadora: “Foi muito gratificante trabalhar com uma aluna tão dedicada e produzir um trabalho com impacto social importante, que colabora para uma sociedade mais inclusiva”.

Sobre a solução – A aluna considerou imagens reais de gestos estáticos obtidas a partir de fotografias em bases de dados presentes na literatura. Para a classificação automática, utilizou técnicas de Aprendizado Profundo e modelos baseados em Redes Neurais Artificiais.

Os resultados obtidos foram promissores, superando trabalhos relacionados, e também considerando a possibilidade de embarcar um dos modelos com bom desempenho em dispositivos móveis, como um smartphone, o que pode ser útil para disseminação e aprendizado de Libras por novatos.

Além de considerar técnicas modernas da IA e promover um ganho de desempenho, o trabalho possui uma contribuição social importante: colabora na disseminação da Libras, com um dos objetivos dispostos no art 2º da Lei nº 10.436/2002.

“Para mim foi muito importante no âmbito acadêmico aprender conceitos e desenvolver habilidades na área de Deep Learning que contribuíram na minha formação profissional. E, pessoalmente, eu me sinto muito feliz em poder contribuir com a difusão da Libras, como também ajudar no desenvolvimento de soluções que proporcionem o reconhecimento de sinais”, explicou Nayara.

A solução desenvolvida é gratuita e está livremente disponível no repositório do projeto, que pode ser acessado pelo link: https://github.com/NayaraCerdeira/asl_recognition-CNN.

O livre compartilhamento dos resultados permite que outros interessados e entusiastas possam utilizar e até melhorar a solução.

FOTO: Divulgação/UEA

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