Um sistema de visão computacional desenvolvido para celulares Android reconhece gestos estáticos da Língua de Sinais Nigeriana e exibe o resultado como texto. Segundo o resumo do estudo disponível no arXiv, a proposta foi projetada para funcionar sem conexão com a internet e em aparelhos com recursos limitados.
A distinção é importante para o público brasileiro: o trabalho aborda a língua usada na Nigéria, não a Libras. Portanto, os resultados apresentados dizem respeito ao conjunto de gestos nigerianos avaliado pelos pesquisadores; não indicam que o sistema reconheça sinais brasileiros.
Como o sistema foi desenvolvido
Os autores usam uma arquitetura leve de detecção de objetos baseada no YOLO11n. O aplicativo captura os gestos pela câmera com o CameraX e apresenta o sinal reconhecido em forma de texto. Segundo o estudo, a proposta busca reduzir a dependência de infraestrutura computacional pesada para realizar o reconhecimento em dispositivos móveis.
Para avaliar o método, a equipe reuniu 11.208 imagens brutas, correspondentes a 33 classes estáticas e registradas por cinco pessoas sinalizantes. A divisão separou as pessoas entre treino, validação e teste: S1 a S3 foram usadas no treino, S4 na validação e S5 no teste. Os autores também informam que ampliações espaciais foram aplicadas somente aos dados de treino.
Resultados em aparelhos Android
O resumo informa 23.509 imagens de treino após as ampliações e 1.681 imagens em cada um dos conjuntos de validação e teste. Na avaliação com os dados de teste, o sistema alcançou precisão de 0,9975, recall de 0,9991 e mAP de 0,9942, métricas de desempenho de reconhecimento relatadas pelos pesquisadores.
Em testes realizados em aparelhos Android físicos, a latência média de inferência ficou entre 405,5 ms e 1.759,4 ms. Essas medições usaram pesos FP32 não quantizados. Embora a arquitetura inclua um objetivo de compressão consciente de quantização, o resumo associa os tempos informados especificamente à avaliação com pesos não quantizados.
Para a acessibilidade no Brasil, o estudo oferece um exemplo de reconhecimento móvel e offline aplicado a outra língua de sinais. A avaliação apresentada, porém, é da língua nigeriana; a utilidade para Libras dependeria de dados e testes próprios nessa língua.
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