Segue abaixo, na íntegra, o resumo da dissertação de mestrado do Diego Stiehl.
Apesar de a surdez ser um fator limitante para a comunicação de um indivíduo, as comunidades surdas têm conseguido manter intra-relações através da utilização das línguas de sinais, no Brasil representadas pela LIBRAS. Apesar de permitirem a troca de informações de forma pessoal, as línguas de sinais apresentam restrições com relação à documentação por meio escrito ou impresso, devido a diferenças estruturais com relação a idiomas baseados em fonética. O SignWriting é e uma notação que surgiu com o objetivo de preencher esta lacuna e tem tido aceitação em diversas comunidades surdas, permitindo a representação “textual” de informações produzidas de forma espacial. Atualmente, há elevada carência de estudos e aplicações de informática que visem otimizar a utilização dessa notação por parte de seus conhecedores. Este trabalho objetiva elaborar um método que realize a identificação de símbolos de configuração de mão descritos pelo SignWriting, através de técnicas de reconhecimento de padrões. O método proposto visa identificar símbolos dados como entrada dentre um conjunto de 103 símbolos de configuração de mão válidos, previamente selecionados de acordo com a relevância de suas características estruturais, utilizando diferentes técnicas e estratégias para a classificação, como Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), aprendizagem profunda, combinação de classificadores e verificação de resultados de classificação. Experimentos realizados mostraram que a combinação de classificadores via regra do produto obteve os melhores resultados dentre todas as estratégias testadas, atingindo taxas de reconhecimento de 94,65% em top 1 e 98,74% em top 2, e 94,75% em top 1 após realizar a etapa de verificação.
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Fonte: UFPR
Escrita de Sinais 