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Dete��o e reconhecimento de sinais utilizando CNN e aprendizagem autom�tica

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A língua gestual é o principal meio de comunicação da comunidade surda e com dificuldades auditivas, proporcionando uma linguagem visual rica que permite a expressão e a ligação. No entanto, para as pessoas que não compreendem a língua gestual, as barreiras de comunicação persistem. Com os recentes avanços na visão computacional e na aprendizagem profunda, os sistemas automatizados de reconhecimento de linguagem gestual oferecem soluções promissoras para colmatar esta lacuna, permitindo a tradução em tempo real de gestos manuais em texto ou linguagem falada. Este projeto centra-se na implementação de um sistema de reconhecimento de linguagem gestual em tempo real utilizando Redes Neuronais Convolucionais (CNN) para identificar gestos estáticos das mãos que representam letras do alfabeto inglês.
A língua gestual é o principal meio de comunicação da comunidade surda e com dificuldades auditivas, proporcionando uma linguagem visual rica que permite a expressão e a ligação. No entanto, para as pessoas que não compreendem a língua gestual, as barreiras de comunicação persistem. Com os recentes avanços na visão computacional e na aprendizagem profunda, os sistemas automatizados de reconhecimento de linguagem gestual oferecem soluções promissoras para colmatar esta lacuna, permitindo a tradução em tempo real de gestos manuais em texto ou linguagem falada. Este projeto centra-se na implementação de um sistema de reconhecimento de linguagem gestual em tempo real utilizando Redes Neuronais Convolucionais (CNN) para identificar gestos estáticos das mãos que representam letras do alfabeto inglês.

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