Este trabalho apresenta um método para reconhecimento das letras do alfabeto manual em Libras (Língua Brasileira de Sinais) para surdos e mudos utilizando um sistema vestível composto por sensores flexíveis, pontos de contato, acelerômetro e giroscópio. Os dados, coletados de cinco voluntários, são segmentados em janelas (quantidades fixas de amostras do sinal) e, por meio da extração de características dessas janelas, um vetor de características é montado. Na etapa de segmentação, além dos 26

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... adrões de letras do alfabeto, os períodos de construção e de relaxamento dos gestos compõem mais 2 padrões de gestos. Na etapa de extração de características, ao todo, três características do domínio do tempo foram extraídas do sinal: média, valor máximo e valor mínimo. O vetor de características é utilizado como entrada de uma rede neural artificial Multi-Layer Perceptron (MLP). Para a classificação, os dados foram divididos em 80% para treinamento e 20% para teste. Obteve-se uma taxa média de acertos de 96,42% para os 28 padrões de gestos.