Título: Aprendizado por Transferência para Aplicações Orientadas a Usuário: Uma Experiência em Língua de Sinais
Autores: Brunialti, Lucas F.; Peres, Sarajane M.; Lima, Clodoaldo A. M.; Boscarioli, Clodis
Resumo: Um grande desafio atual é a interpretação automatizada de gestos relacionados à comunicação em Línguas de Sinais. Nesse contexto, a execução dos gestos assume um caráter de grande variabilidade, o que o diferencia daqueles onde os gestos de interesse são simples, como no caso de automação de “casas inteligentes” ou jogos de computadores. Devido a essa complexidade, para indução de modelos de reconhecimento de gestos com grande variabilidade de execução, são necessários conjuntos de dados rotulados provenientes de diferentes pessoas executando os gestos. É fato que este tipo de aquisição e rotulação de dados é uma tarefa difícil, então, este trabalho apresenta um estudo sobre uma estratégia para minimizar este problema. Com o uso dos algoritmos Multilayer Perceptron (aprendizado supervisionado) e TrAdaBoost (aprendizado por transferência), este artigo discute uma abordagem para construção de aplicações orientadas à usuário, melhorando o reconhecimento de gestos provenientes de novos usuários.
Palavras-chave: Análise de Movimentos; Análise de Gestos; Aprendizado por Transferência; TRAdaBoost; Multilayer Perceptron; Língua de Sinais
Páginas: 18
Código DOI: 10.21528/lmln-vol11-no2-art1
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