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Titulo Reconhecimento de sinais da Libras em vídeos no contexto educacional utilizando aprendizado de máquina Subtítulo Autor GABRIEL FRASSON COSTA Orientador LUIZ MAURILIO DA SILVA MACIEL Resumo A inclusão da comunidade surda no ambiente educacional brasileiro enfrenta barreiras significativas devido à carência de intérpretes e à falta de fluência na Língua Brasileira de Sinais (Libras) por parte de professores e alunos ouvintes. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo de reconhecimento de sinais dinâmicos da Libras focado no contexto de sala de aula, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Para isso, foi construído um conjunto de dados próprio contendo 900 vídeos de 20 sinais distintos, executados por nove sinalizadores. A metodologia consistiu na extração de pontos de referência (keypoints) por meio da ferramenta MediaPipe Holistic, seguida pelo cálculo de características geométricas (ângulos e distâncias) e de movimento. O modelo de classificação baseou-se em redes neurais recorrentes (RNN) do tipo Long Short-Term Memory (LSTM). Os resultados demonstram que a integração de características de movimento, juntamente com o emprego de modelos especialistas para distinguir classes ambíguas, elevou a acurácia geral do modelo para 88,89%. A abordagem contribui para o avanço dos estudos na tarefa de reconhecimento de sinais da Libras, oferecendo uma base para o desenvolvimento de futuras ferramentas de acessibilidade no contexto educacional. Palavras-Chave Reconhecimento de sinais, aprendizado de máquina, sinais dinâmicos, contexto educacional, visão computacional.