Framework Proposto Baseado no CORE-SL

A abordagem inicialmente tem seu escopo definido dentro da Arquitetura HCI-SL.

Neste sentido, a abordagem utilizada no processo de RAS ´e baseada no CORE-SL. Pri-meiramente podemos exemplificar um dos cen´arios em que o modelo pode ser aplicado em toda a intera¸c˜ao do usu´ario com o sistema.

O exemplo apresentado na Figura 6.2, consiste no cen´ario de uma pessoa surda que deseja pesquisar sobre um determinado sinal em uma aplica¸c˜ao ou servi¸co de dicion´ario.

Figura 6.2: Exemplo de Aplica¸c˜ao do CORE-SL para uma Abordagem de RAS Fonte: Antunes et al. (2011) [5]

O usu´ario entra com o sinal por meio da cˆamera e a aplica¸c˜ao envia esta entrada em v´ıdeo para o framework, que solicita para o servi¸co de RAS o reconhecimento do sinal.

O sistema ent˜ao processa esta entrada, faz a extra¸c˜ao das caracter´ısticas fon´eticas e gera a representa¸c˜ao destas sub-unidades no CORE-SL. A partir desta representa¸c˜ao (as unidades que comp˜oe aquele sinal) - retornada peloframework - a aplica¸c˜ao pode pesquisar uma lista de sinais pr´oximos (que cont´em aquela descri¸c˜ao fon´etica), retornando esta lista como resultado ao usu´ario.

Como mostrado na Figura 6.3, o CORE-SL est´a em uma camada acima ao processo de reconhecimento de sinais, uma vez que tem o objetivo de servir comoframework conceitual para apoiar a abordagem t´ecnica e a conceitual.

Internamente, o RAS ´e baseado em duas abordagens principais: baseada em fone-mas e no conjunto m´ınimo-m´aximo de sinais. Neste esquema ´e poss´ıvel observar todo o processo computacional envolvido, desde `a abordagem, `a constru¸c˜ao da base de sinais e suas descri¸c˜oes e at´e a camada t´ecnica de vis˜ao computacional.

Baseado no CORE-SL, a abordagem consiste no uso das sub-unidades fon´eticas mo-deladas no n´ıvel formal que representam as caracter´ısticas gestuais-visuais a serem reco-nhecidas pelo sistema.

Neste sentido, a abordagem disponibiliza um conjunto finito e pequeno de possibilida-des que, ao serem treinadas no sistema, possibilitam o reconhecimento de quaisquer sinais, mesmo os que n˜ao foram utilizados na base de treinamento e de teste. Esta propriedade ´e possibilitada, pelo fato de o reconhecimento ser baseado nos parˆametros e n˜ao nos sinais como um todo.

Figura 6.3: Framework proposto para o suporte a constru¸c˜ao de um servi¸co final de RAS Fonte: O autor (2011)

E importante destacar que se a propriedade de universalidade do CORE-SL for consi-´ derada nesta quest˜ao, as solu¸c˜oes t´ecnicas desenvolvidas com base nesteframework podem ser aplicadas a quaisquer LS, uma contribui¸c˜ao fundamental para a solu¸c˜ao do problema computacional.

O primeiro passo do framework proposto consiste em utilizar a metodologia de cola-bora¸c˜ao para a sele¸c˜ao de sinais desenvolvida por Antunes (2011) [4] e [6].

A metodologia consiste de reuni˜oes colaborativas presenciais ou online com membros da comunidade de surdos fluentes em LS, com o objetivo de levantar um conjunto de sinais representativos dentro da comunidade lingu´ıstica (Figura 6.4).

Figura 6.4: Representa¸c˜ao dos tipos de colabora¸c˜ao para selecionar os sinais Fonte: Guimar˜aes et al. (2011) [61]

A sele¸c˜ao dos sinais ´e dada por meio dos parˆametros do CORE-SL, e alguns passos utilizados s˜ao:

A) Colabora¸c˜ao Local (CL)

1. Escolher uma sub-unidade (parˆametro) do CORE-SL;

2. Selecionar um valor para este parˆametro;

3. Solicitar aos participantes sinais que contenham o valor do parˆametro em quest˜ao;

4. Discutir cada sinal do sub-conjunto levantado pelos usu´arios;

5. Definir a forma correta do sinal (em rela¸c˜ao `as poss´ıveis varia¸c˜oes);

6. Gravar um v´ıdeo de cada sinal e armazenar em um sistema;

7. Descrever cada sinal por meio do CORE-SL;

8. Repetir os passos 2 a 7 at´e todos os valores do parˆametro escolhido serem cobertos;

B) Colabora¸c˜ao Online (CO)

1. Organizar grupos para a colabora¸c˜ao online;

2. Escolher uma sub-unidade (parˆametro) do CORE-SL colaborativamente;

3. Selecionar um valor para a sub-unidade;

4. Pesquisar no sistema online um sinal que instancia o parˆametro escolhido;

5. Para cada sinal, discutir os resultados discutidos em grupos locais;

6. Definir um consenso sobre a representa¸c˜ao dos sinais;

7. Registrar o consenso no sistema (v´ıdeo e descri¸c˜ao);

8. Repetir os passos 2 a 7 at´e todos os valores do parˆametro escolhido serem discutidos;

9. Repetir os passos 1 a 8;

Uma quest˜ao fundamental nas discuss˜oes dos parˆametros, consiste em registrar em v´ıdeo cada sinal uma vez que os interlocutores possuem varia¸c˜oes na articula¸c˜ao dos sinais e, desta maneira, a representa¸c˜ao no CORE-SL pode conter diferen¸cas em rela¸c˜ao ao v´ıdeo do sinal.

E etapa de descri¸c˜ao do conjunto de sinais selecionados pode ser realizada por meio de um sistema que possibilite a descri¸c˜ao dos sinais corretamente de acordo com o n´ıvel formal do CORE-SL. Por exemplo, pode-se utilizar o sistema desenvolvido por Antunes (2011) [4], ilustrado pela Figura 6.5.

Figura 6.5: Exemplo de Sistema para a Representa¸c˜ao de Sinais no CORE-SL Fonte: Antunes (2011) [4]

Cabe ressaltar que, se j´a existir uma base de sinais (e.g. um dicion´ario) pode ser pulada a etapa para sele¸c˜ao dos sinais e, desta maneira, apenas fazer a descri¸c˜ao dos sinais da base no CORE-SL. .

Ap´os a utiliza¸c˜ao das abordagens metodol´ogicas e t´ecnicas em rela¸c˜ao a aplica¸c˜ao do CORE-SL, podem ser utilizadas as abordagens t´ecnicas tradicionais da ´area de Vis˜ao Computacional, ou seja, a defini¸c˜ao e o uso de um protocolo t´ecnico (de escolha pr´opria, de acordo com o contexto) para capturar estes sinais para o treinamento e para os testes do algoritmo de reconhecimento.