Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: PENTEADO, THIAGO FINARDI - EESC
- School: EESC
- Sigla do Departamento: SEP
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; VISÃO COMPUTACIONAL; LÍNGUA DE SINAIS
- Keywords: Redes neurais convolucionais; Linguagem de sinais
- Language: Português
- Abstract: A visão computacional está sendo aplicada nas mais diversas áreas, sendo usada desde em aplicações médicas até em veículos autônomos. Ela tem sido implementada através de vários métodos computacionais diferentes como modelos de aprendizado de máquina tradicionais, redes neurais e redes neurais convolucionais profundas. Neste trabalho, a visão computacional visa a interpretação do alfabeto de linguagem de sinais através de redes convolucionais profundas. Foram avaliadas diferentes arquiteturas de redes neurais convolucionais juntamente com técnicas de melhora de desempenho, como fine-tuning, learning rate decay e transferência de aprendizado a fim de entender o impacto de cada uma dessas técnicas no resultado e estabelecer um modelo com alto desempenho na tarefa. Como resultado, obteve-se um modelo com alto desempenho na tarefa de interpretação do alfabeto de linguagem de sinais, obtendo uma acurácia de 99.97% em treino e 92.40% em teste, e foi constatado que as técnicas de melhora de desempenho analisadas realmente apresentavam um impacto positivo na acurácia da rede. Por fim, o modelo com melhor desempenho foi incorporado junto a um programa de captação de imagens para a interpretação em tempo real da linguagem de sinais que está disponibilizado no repositório oficial do projeto (GitHub).
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2022
-
ABNT
PENTEADO, Thiago Finardi. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf. Acesso em: 16 abr. 2024. -
APA
Penteado, T. F. (2022). Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf -
NLM
Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf -
Vancouver
Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
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