@MASTERSTHESIS{ 2018:1555704745,
 	title = {Reconhecimento de Língua de Sinais Baseado em Redes Neurais Convolucionais 3D.},
 	year = {2018},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2361",
 	abstract = "A necessidade em utilizar um código linguístico prioritariamente visual dificulta o desenvolvimento
 de indivíduos com deficiência auditiva. Esta dificuldade é explicada pela
 baixa quantidade de pessoas fluentes em uma língua de sinais, limitando a inclusão dos
 deficientes auditivos. As soluções atuais para a comunicação entre pessoas sem o domínio
 de uma língua de sinais e deficientes auditivos são a utilização de tradutores humanos,
 que são recursos onerosos devido a experiência profissional necessária.
 Este estudo apresenta uma metodologia que utiliza técnicas de visão computacional
 e aprendizado de máquina para reconhecer sinais da Língua de Sinais Argentina. O
 reconhecimento se dá através da utilização de uma arquitetura 3D Convolutional Neural
 Network, que foi construída através da seleção dos parâmetros que forneceram os melhores
 resultados entre os testes realizados. Para a validação, utilizamos a base de vídeos LSA64,
 que contem 64 sinais da Língua de Sinais Argentina. A melhor arquitetura alcançou uma
 acurácia média de 94, 22% que, quando comparado a trabalhos relacionados, se mostrou
 uma metodologia promissora no reconhecimento automático de línguas de sinais.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}