Detecção e Reconhecimento de Linguagem de Sinais usando Aprendizado Profundo

Em nossa sociedade moderna, a comunicação eficaz é crucial para a interação social, crescimento pessoal e sucesso profissional. No entanto, indivíduos com deficiências auditivas e de fala frequentemente enfrentam obstáculos significativos para se expressar e entender os outros, levando a barreiras de comunicação e isolamento social. A linguagem de sinais serve como um meio vital de comunicação para a comunidade surda e muda, permitindo que eles transmitam pensamentos, ideias e emoções por meio de gestos e expressões. Este artigo de pesquisa apresenta um sistema inovador de "Detecção e Reconhecimento de Linguagem de Sinais usando Aprendizado Profundo" para abordar esses desafios. Utilizando Redes Neurais Convolucionais (CNN) e técnicas de processamento de imagem como o Histograma de Gradientes Orientados, nosso sistema detecta e interpreta com precisão os gestos da linguagem de sinais em tempo real. Além disso, ele conta com uma interface de comunicação bidirecional que facilita a interação contínua entre indivíduos com diferentes modalidades de comunicação, possibilitando a comunicação inclusiva entre pessoas surdas, mudas e normais. Através de uma metodologia abrangente que abrange coleta de dados, pré-processamento, treinamento de modelos e integração do sistema, nossa pesquisa visa promover soluções impulsionadas pela tecnologia que promovam inclusão, igualdade e dignidade para indivíduos com deficiências auditivas e de fala. Ao capacitar a comunicação eficaz e a participação total em contextos sociais, educacionais e profissionais, nossa pesquisa se empenha em criar um mundo mais inclusivo e acessível para todos os membros da sociedade.