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Aplicações de Deep Learning para Linguagem Brasileira de Sinais (Libras)

dc.contributor.advisorPapa, João Paulo [UNESP]
dc.contributor.authorSantos, Claudio Filipi Gonçalves dos
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)pt
dc.date.accessioned2026-07-22T17:10:33Z
dc.date.issued2026-02-01
dc.description.abstractEste projeto tem como objetivo explorar as aplicações de t ́ecnicas de Deep Learning para a Linguagem Brasileira de Sinais (Libras). O objetivo é desenvolver um sistema robusto e preciso que possa interpretar e traduzir gestos da Libras para a linguagem escrita ou falada. Modelos de Deep Learning serão treinados utilizando um grande conjunto de dados de vídeos de língua de sinais anotados, de forma a capturar os padrões e nuances complexas da Libras. O sistema resultante possui o potencial de facilitar a comunicação e reduzir a barreira entre pessoas surdas e ouvintes, promovendo inclusão e acessibilidade em diversas areas.pt
dc.description.sponsorshipIdNão recebi financiamento
dc.identifier.citationSANTOS, Claudio Filipi Gonçalves dos. Aplicações de Deep Learning para Linguagem Brasileira de Sinais (Libras). 2026. Relatório de Pós-doutorado (Computação) - Faculdade de Ciências, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Bauru, 2026.
dc.identifier.lattes3056931143168619
dc.identifier.orcid0000-0001-6580-5959
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11449/328384
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso abertopt
dc.subjectInteligência artificialpt
dc.subjectLibraspt
dc.subjectRedes neurais profundaspt
dc.titleAplicações de Deep Learning para Linguagem Brasileira de Sinais (Libras)
dc.title.alternativeDeep Learning Applications for Brazilian Sign Language (Libras)pt
dc.typeRelatório de pós-docpt
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication39a97f1a-2afc-4afe-a4f5-c4b7ec24e2a6
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relation.isOrgUnitOfPublicationaef1f5df-a00f-45f4-b366-6926b097829b
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unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Ciências, Baurupt

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