Cinco em cada cem brasileiros têm deficiência auditiva, de acordo com o IBGE. Essa porcentagem corresponde a cerca de 10 milhões de pessoas. E, desse total, pelo menos 2,7 milhões têm surdez total. São eles os que mais precisam da Língua Brasileira de Sinais. Mas pouca gente domina essa língua, mesmo sendo oficial no país. Para promover a inclusão, estudantes da Escola Técnica Estadual Lauro Gomes, de São Bernardo do Campo, no estado de São Paulo, desenvolveram um conversor de Libras, como explica um dos integrantes do grupo, Vinícius Navarrete.
O software de reconhecimento já tem mais de 100 sinais programados que podem ser convertidos em texto, e alcançou uma precisão de 96% durante os testes. O projeto foi um dos selecionados para a Feira Brasileira de Ciências e Engenharia, um dos principais encontros de inovação em tecnologia do País.
Para desenvolver essa nova tecnologia, Vinicius Navarrete conta que o grupo usou códigos abertos. Além de Vinícius Navarrete, também participaram do desenvolvimento desse conversor os estudantes Fabrício Almeida e Luciano Oliveira, sob a coordenação do professor Cleiton Fabrício. O grupo continua empenhado em aprimorar a nova tecnologia para que possa fazer a conversão em tempo real. Além disso, os estudos visam reconhecer e rastrear movimentos suspeitos gravados por câmeras de segurança, para prevenir e combater assaltos.
Ouça no podcast do Eu, Rio! (eurio.com.br) a reportagem da Rádio Nacional sobre o programa capaz de facilitar a tradução de sinais de Libras em texto desenvolvido por alunos do Ensino Médio.
O projeto é voltado para a criação de um software Linux que reconheça gestos e sinais de mão, por intermédio de uma biblioteca de código aberto, MediaPipe, câmera e vídeos, com o intuito de traduzir e/ou relacionar sinais de mão, como por exemplo Libras a uma palavra escrita, gerada em um arquivo TXT. Inicialmente, os idealizadores realizaram uma análise da pertinência e viabilidade do software, buscando determinar sua relevância, definir mapas e fluxogramas iniciais, além é claro, de nossos objetivos desejados em sua conclusão. Após isso, iniciamos sua aplicação, documentando e detalhando a confecção do software paralelamente ao seu desenvolvimento, traçando um plano de teste em sua reta final.
Por fim, o grupo conseguiu efetivar e aplicar a execução do software via Linux, recebendo vídeos de sinais condizentes a palavras escritas como entrada por meio de um comando no terminal do sistema operacional usado, gerando como saída um arquivo TXT associando o vídeo a uma palavra. Para obter tal associação, os desenvolvedores treinaram vídeos com seus respectivos sinais usando machine learning e, relacionando a palavra desejada por meio do código referente ao treinamento. Sua saída é efetivada pela palavra condizente ao vídeo que possua seu sinal representativo no código de geração do TXT, que os relacionará.
No documento, os estudantes afirmam êxito em alcançar o objetivo, converter Libras em vídeos a palavras gravadas em um arquivo de texto, usando uma matriz gráfica de esqueleto nas mãos e/ou corpo, treinando-os com Aprendizado de Máquina(Learning Machine) para maior precisão de relacionamento à sua palavra. O próximo passo descrito pelos estudantes é a expansão do projeto para o reconhecimento e rastreamento de movimentos suspeitos, sendo utilizado em situações de assaltos ou ações suspeitas gravadas por uma câmera de segurança, tendo como intermediação de rastreio o programa Mediapipe.
Agência Brasil e Febrace