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ALFALIBRAS: Un sistema para apoyar la enseñanza de la deletreo manual de Libras basada en el reconocimiento de gestos

Year: 2026
Type: article
Abstract: A comunidade surda brasileira ainda enfrenta barreiras de acessibilidade digital, e há poucos sistemas funcionais, documentados e reprodutíveis voltados ao apoio ao ensino da Língua Brasileira de Sinais (Libras). Este artigo apresenta o ALFALIBRAS, um sistema computacional que reconhece, em tempo real, letras estáticas do alfabeto manual da Libras (datilologia) a partir de uma webcam convencional e as exibe como caracteres em texto. O sistema foi desenvolvido em Python segundo o processo Rapid Application Development (RAD) e a arquitetura Model-View-Controller (MVC), com modelagem em Unified Modeling Language (UML). A captura é feita com OpenCV; o MediaPipe extrai 21 pontos de referência da mão (42 coordenadas), normalizados tendo o pulso como origem; e uma rede neural Multi-Layer Perceptron implementada em PyTorch classifica o gesto, com limiar de confiança de 85% e filtro de estabilização temporal. A interface foi construída com Flet, e o sistema é distribuído como executáveis para Windows e Linux e como imagem Docker. Um módulo de coleta e retreinamento permite ao docente gravar novas amostras e ampliar o vocabulário de sinais pela própria interface. O sistema foi verificado por testes de software e por uma avaliação preliminar de usabilidade com cinco participantes ouvintes, por meio da System Usability Scale (SUS), que resultou em escore médio de 83,0. O desempenho do classificador não é quantificado, pois as amostras utilizadas no desenvolvimento não foram preservadas; sua avaliação sistemática é indicada como trabalho futuro. Os resultados indicam a viabilidade técnica do sistema como recurso de baixo custo, com processamento local dos dados, mas não comprovam sua eficácia pedagógica nem sua acessibilidade para usuários surdos. Entre as limitações estão o reconhecimento restrito a sinais estáticos, a ausência de métricas auditáveis do classificador e a avaliação com amostra pequena e sem participantes surdos.
Language: Portuguese
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7221745598
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