{"id":646,"date":"2016-07-19T17:35:49","date_gmt":"2016-07-19T20:35:49","guid":{"rendered":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/?page_id=646"},"modified":"2016-07-19T17:35:49","modified_gmt":"2016-07-19T20:35:49","slug":"vol11-no2-art1","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/publicacoes\/vol11-no2\/vol11-no2-art1\/","title":{"rendered":"Aprendizado por Transfer\u00eancia para Aplica\u00e7\u00f5es Orientadas a Usu\u00e1rio: Uma Experi\u00eancia em L\u00edngua de Sinais"},"content":{"rendered":"

T\u00edtulo:<\/strong> Aprendizado por Transfer\u00eancia para Aplica\u00e7\u00f5es Orientadas a Usu\u00e1rio: Uma Experi\u00eancia em L\u00edngua de Sinais<\/p>\n

Autores:<\/strong> Brunialti, Lucas F.; Peres, Sarajane M.; Lima, Clodoaldo A. M.; Boscarioli, Clodis<\/p>\n

Resumo:<\/strong> Um grande desafio atual \u00e9 a interpreta\u00e7\u00e3o automatizada de gestos relacionados \u00e0 comunica\u00e7\u00e3o em L\u00ednguas de Sinais. Nesse contexto, a execu\u00e7\u00e3o dos gestos assume um car\u00e1ter de grande variabilidade, o que o diferencia daqueles onde os gestos de interesse s\u00e3o simples, como no caso de automa\u00e7\u00e3o de \u201ccasas inteligentes\u201d ou jogos de computadores. Devido a essa complexidade, para indu\u00e7\u00e3o de modelos de reconhecimento de gestos com grande variabilidade de execu\u00e7\u00e3o, s\u00e3o necess\u00e1rios conjuntos de dados rotulados provenientes de diferentes pessoas executando os gestos. \u00c9 fato que este tipo de aquisi\u00e7\u00e3o e rotula\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma tarefa dif\u00edcil, ent\u00e3o, este trabalho apresenta um estudo sobre uma estrat\u00e9gia para minimizar este problema. Com o uso dos algoritmos Multilayer Perceptron (aprendizado supervisionado) e TrAdaBoost (aprendizado por transfer\u00eancia), este artigo discute uma abordagem para constru\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es orientadas \u00e0 usu\u00e1rio, melhorando o reconhecimento de gestos provenientes de novos usu\u00e1rios.<\/p>\n

Palavras-chave:<\/strong> An\u00e1lise de Movimentos; An\u00e1lise de Gestos; Aprendizado por Transfer\u00eancia; TRAdaBoost; Multilayer Perceptron; L\u00edngua de Sinais<\/p>\n

P\u00e1ginas:<\/strong> 18<\/p>\n

C\u00f3digo DOI:<\/strong> 10.21528\/lmln-vol11-no2-art1<\/a><\/p>\n

Artigo em PDF:<\/strong> vol11-no2-art1.pdf<\/a><\/p>\n

Arquivo BibTex:<\/strong> vol11-no2-art1.bib<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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