V-LIBRASIL : uma base de dados com sinais na língua brasileira de sinais (Libras)

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: RODRIGUES, Ailton José
Orientador(a): ZANCHETTIN, Cleber
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65183
Resumo: A língua de sinais é um instrumento de comunicação visual que permite que indivíduos com diferentes tipos de deficiência auditiva e surdez se comuniquem. É a língua e o símbolo de identificação usada, no dia a dia, pelas pessoas com este tipo de deficiência. A grande maioria das pessoas com essa deficiência não têm contato com a língua oficial falada e escrita, e com isso enfrentam severas barreiras de comunicação, tendo enormes dificuldades de acesso a informações básicas e a serviços públicos. Língua Brasileira de Sinais (Libras), é a língua oficial de sinais do Brasil sendo usada por milhões de brasileiros surdos e também ouvintes. É sabido que, apesar dos esforços de inclusão social e laboral, ainda é pequeno o número de ouvintes habilitados a se comunicar por meio de Libras. Essa barreira invisível interfere na comunicação entre esses dois grupos e não promove autonomia do cidadão surdo nas atividades rotineiras de trabalho e de cidadania. Nesse sentido, a Inteligência Artificial têm sido usada como uma ferramenta para facilitar esta comunicação e promover a inclusão sócio-digital de surdos, oferecendo modelos baseados em aprendizagem de máquina que podem reconhecer e traduzir sinais de uma língua para a outra. Apesar do sucesso dos modelos de aprendizagem de máquina em diferentes tarefas, seu desempenho em reconhecimento de sinais ainda é limitado pela dificuldade de obtenção de dados para treinamento; já que existem poucas e limitadas bases de dados disponíveis nas línguas de sinais e menor ainda é a quantidade de sinais e dados rotulados em Libras. Este trabalho propõe a criação de uma base de dados rotulada de vídeos com intérpretes nativos e tradutores profissionais sinalizando palavras e expressões em Libras. Para a construção desta base foi criada uma metodologia baseada em estudos relacionados, no suporte da equipe de sinalizadores e nas bases existentes na literatura. Outro ponto considerado foi utilizar sinais que permitam fazer uma correlação com uma das principais bases de dados de sinais utilizada na literatura, a base de Sinais Americana (em inglês, American Sign Language Video Dataset - ASLVD), de forma a viabilizar uma associação entre os sinais em Libras e os sinais em ASL a fim de fomentar o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento e tradução entre as duas línguas de sinais. A base de dados V-LIBRASIL é constituída de uma compilação paralela Português-Libras. A partição em Português é formada por 1364 termos extraídos e traduzidos da parte em Inglês da base de dados ASLLVD. Esses termos foram sinalizados na Língua Brasileira de Sinais por 3 articuladores perfazendo 4089 sinais que integram a parte Libras. Ademais, para oferecer uma cobertura a diferentes planos de fundo, os sinalizadores foram filmados em um ambiente chroma key, o qual permite adicionar diferentes cenários de fundo após a gravação dos sinais, possibilitando o treinamento de modelos computacionais mais robustos a ruídos e condições adversas. A base de dados está disponibilizada em um portal estruturado V-LIBRASIL Vídeo Dataset, o qual permite a pesquisa por sinais e também o download dos dados para impulsionar o desenvolvimento de novos modelos e sistemas na área de reconhecimento de língua de sinais.
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Língua Brasileira de Sinais (Libras), é a língua oficial de sinais do Brasil sendo usada por milhões de brasileiros surdos e também ouvintes. É sabido que, apesar dos esforços de inclusão social e laboral, ainda é pequeno o número de ouvintes habilitados a se comunicar por meio de Libras. Essa barreira invisível interfere na comunicação entre esses dois grupos e não promove autonomia do cidadão surdo nas atividades rotineiras de trabalho e de cidadania. Nesse sentido, a Inteligência Artificial têm sido usada como uma ferramenta para facilitar esta comunicação e promover a inclusão sócio-digital de surdos, oferecendo modelos baseados em aprendizagem de máquina que podem reconhecer e traduzir sinais de uma língua para a outra. Apesar do sucesso dos modelos de aprendizagem de máquina em diferentes tarefas, seu desempenho em reconhecimento de sinais ainda é limitado pela dificuldade de obtenção de dados para treinamento; já que existem poucas e limitadas bases de dados disponíveis nas línguas de sinais e menor ainda é a quantidade de sinais e dados rotulados em Libras. Este trabalho propõe a criação de uma base de dados rotulada de vídeos com intérpretes nativos e tradutores profissionais sinalizando palavras e expressões em Libras. Para a construção desta base foi criada uma metodologia baseada em estudos relacionados, no suporte da equipe de sinalizadores e nas bases existentes na literatura. Outro ponto considerado foi utilizar sinais que permitam fazer uma correlação com uma das principais bases de dados de sinais utilizada na literatura, a base de Sinais Americana (em inglês, American Sign Language Video Dataset - ASLVD), de forma a viabilizar uma associação entre os sinais em Libras e os sinais em ASL a fim de fomentar o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento e tradução entre as duas línguas de sinais. A base de dados V-LIBRASIL é constituída de uma compilação paralela Português-Libras. A partição em Português é formada por 1364 termos extraídos e traduzidos da parte em Inglês da base de dados ASLLVD. Esses termos foram sinalizados na Língua Brasileira de Sinais por 3 articuladores perfazendo 4089 sinais que integram a parte Libras. Ademais, para oferecer uma cobertura a diferentes planos de fundo, os sinalizadores foram filmados em um ambiente chroma key, o qual permite adicionar diferentes cenários de fundo após a gravação dos sinais, possibilitando o treinamento de modelos computacionais mais robustos a ruídos e condições adversas. A base de dados está disponibilizada em um portal estruturado V-LIBRASIL Vídeo Dataset, o qual permite a pesquisa por sinais e também o download dos dados para impulsionar o desenvolvimento de novos modelos e sistemas na área de reconhecimento de língua de sinais.Sign language is a visual communication tool that allows individuals with different types of hearing impairment and deafness to communicate. It is the language and the identifica- tion symbol used, on a daily basis, by people with this type of disability.The vast majority of people with this disability have no contact with the official spoken and written language, and thus face severe communication barriers, having enormous difficulties in accessing basic information and public services. Libras, is the official sign language of Brazil and is used by millions of deaf and hearing Brazilians. It is known that, despite the efforts of social and la- bor inclusion, the number of listeners qualified to communicate through Libras is still small. This invisible barrier interferes with communication between these two groups and does not promote autonomy for the deaf citizen in routine work and citizenship activities. In this sense, Artificial Intelligence has been used as a tool to facilitate this communication and promote the socio-digital inclusion of the deaf, offering models based on machine learning that can recognize and translate signals from one language to another. Despite the success of machine learning models in different tasks, their performance in signal recognition is still limited by the difficulty of obtaining data for training; since there are few and limited databases available in sign languages and even less is the amount of signs and data labeled in Libras. This work proposes the creation of a database labeled with videos with native interpreters and profes- sional translators signaling words and expressions in Libras. For the construction of this base a methodology was created based on related studies, on the support of the signaling team and on the existing bases in the literature. Another point considered was to use signals that allow a correlation with one of the main signal databases used in the literature, the American Signals database (in English, American Sign Language Video Dataset - ASLVD), in order to make it possible an association between the signs in Libras and the signs in ASL in order to foster the development of recognition and translation systems between the two sign lan- guages. This dataset V-LIBRASIL consists of a parallel compilation Portuguese-Libras . The Portuguese part contains 1364 records that were extracted and translated from the English corpus of ASLVD. The Libras part contains signs representing the part in Portuguese, signaled by up to 3 articulators, making up 4.089 signs. In addition, to provide coverage for different backgrounds, the volunteers were filmed in a chroma key environment, which allows adding different background scenarios after recording the signals, enabling the training of more ro- bust computational models to noise and adverse conditions. The database is available on a structured portal V-LIBRASIL, which allows searching for signals and also the download of the data for encourage the development of new models and systems in the area of sign language recognition.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessSistemas de informaçãoInteligência computacionalV-LIBRASIL : uma base de dados com sinais na língua brasileira de sinais (Libras)info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestrado profissionalreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Ailton José Rodrigues.pdf.txtExtracted texttext/plain256218https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/65183/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Ailton%20Jos%c3%a9%20Rodrigues.pdf.txt89a35105cbad039817889e7e68eae514MD51THUMBNAILDISSERTAÇÃO Ailton José Rodrigues.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1191https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/65183/2/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Ailton%20Jos%c3%a9%20Rodrigues.pdf.jpg2b5fa0020b4c94e3287fbae0cf48839eMD52ORIGINALDISSERTAÇÃO Ailton José Rodrigues.pdfapplication/pdf1779208https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/65183/3/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Ailton%20Jos%c3%a9%20Rodrigues.pdfd9fb284d1f2bc2f142b0c07b04aae86cMD53CC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/65183/4/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD54LICENSElicense.txttext/plain2142https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/65183/5/license.txt6928b9260b07fb2755249a5ca9903395MD55123456789/651832025-08-19 12:10:18.395oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212025-08-19T15:10:18Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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