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dc.contributor.authorPorfirio, Andres Jessépt_BR
dc.contributor.otherWeingaertner, Danielpt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informáticapt_BR
dc.date.accessioned2013-05-02T17:23:50Z
dc.date.available2013-05-02T17:23:50Z
dc.date.issued2013-05-02
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/30007
dc.description.abstractResumo: O reconhecimento automático de sinais e um processo importante para uma boa utilização dos meios de comunicacão digitais por deficientes auditivos e, alem disso, favorece a comunicacao entre surdos e ouvintes que nao compreendem a língua de sinais. A abordagem de reconhecimento de sinais utilizada neste trabalho baseia-se nos parâmetros globais da LIBRAS - língua brasileira de sinais: configuracão de mão, locacao ou ponto de articulaçao, movimento, orientacao da palma da mao e expressão facial. A uniao de parâmetros globais forma sinais assim como fonemas formam palavras na língua falada. Este trabalho apresenta uma forma de reconhecer um dos parâmetros globais da LIBRAS, a configuracão de mao, a partir de malhas tridimensionais. A língua brasileira de sinais conta com 61 configuracoes de mao[16], este trabalho fez uso de uma base de dados contendo 610 vídeos de 5 usuarios distintos em duas tomadas, totalizando 10 capturas para cada configuracao de mao. De cada vídeo foram extraídos manualmente dois quadros retratando as visoes frontal e lateral da mao que, após segmentados e pré-processados, foram utilizados como entrada para o processamento de reconstrucao 3D. A geracao da malha 3D a partir das visães frontal e lateral da mão foi feita com o uso da tecnica de reconstruçao por silhueta[7]. O reconhecimento das configuracoes de mao a partir das malhas 3D foi feito com o uso do classificador SVM - Support Vector Machine. As características utilizadas para distinguir as malhas foram obtidas com o metodo Spherical Harmonics[25], um descritor de malhas 3D invariante à rotacao, translacao e escala. Os resultados atingiram uma taxa de acerto media de 98.52% com Ranking 5 demonstrando a eficiencia do metodo.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.subjectLíngua brasileira de sinaispt_BR
dc.subjectSistemas de reconhecimento de padrõespt_BR
dc.subjectReconhecimento automatico da vozpt_BR
dc.titleReconhecimento das configurações de mão da LIBRAS a partir de malhas 3Dpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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