Dynamic translation between sign languages : a deep learning approach

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: NEIVA, Davi Hirafuji
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco; UFPE; Brasil; Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• Palavras-chave em Português: Inteligência computacional; Aprendizagem profunda; Redes neurais
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/49415

Língua de sinais são usadas por pessoas surdas ao redor do mundo para se comunicar com outras pessoas surdas. Ao usar movimentos do corpo, especificamente as mãos, uma pessoa surda consegue se expressar. Contudo, língua de sinais não são universais o que significa que uma pessoa surda americana pode não conseguir se comunicar apropriadamente com uma pessoa surda brasileira. Soluções baseadas em software usam algorítmos de aprendizagem de máquina para reconhecer os sinais em uma língua de sinais e tranduzir uma língua falada ou escrita para uma língua de sinais, mas até a escrita desta tese, não identificamos nenhum trabalho que tenha proposto uma tradução entre língua de sinais. Para isto, nós propomos uma aplicação móvel integrada a um servidor que utiliza a sua câmera para capturar vídeos de uma língua de sinais, enviar este vídeo para um servidor e mostrar sua tradução em outra língua de sinais. Nós usamos uma combinação do estado-da-arte em aprendizado profundo como Mask-RCNN, CNN e Transformers para realizar as tarefas de remoção de plano de fundo, extração de características, reconhecimento e tradução de sinais. Também propomos uma base de dados composta somente de palavras para reconhecer sentenças em língua de sinais. Além disso, nós propomos uma página web para hospedar diferentes língua de sinais para visualizar sinais individualmente ou em sentenças e criar máscaras customizadas das mãos. Utilizando dois datasets públicos (PHOENIX14-T, uma base alemã de língua de sinais e V-Librasil, uma base brasileira), nossa proposta melhorou a taxa de erro de palavra (WER) em 4% na base alemã enquanto que na V-Librasil nós atingimos um WER de 21.7% e 5% para palavras e sentenças utilizando nossa base de palavras.