Um Modelo de Máquinas de Vetores de Suporte Estruturadas em Árvore Binária Probabilística Aplicado ao Reconhecimento de Posturas Manuais em Tempo Real

Um novo modelo de classificador baseado em Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) estruturadas em árvore binária é proposto e aplicado ao reconhecimento visual de posturas manuais da Linguagem Americana de Sinais. A nova estrutura de árvore é baseada no processo de geração do código de Huffman, visando diminuir a complexidade computacional sem o comprometimento da taxa de acerto. O novo método é comparado com técnicas clássicas de reconhecimento de padrões, tendo a distribuição de probabilidades da taxa de reconhecimento e a complexidade computacional como critérios de avaliação. Os resultados mostram que o modelo probabilístico de SVM proposto é mais rápido e atinge maiores taxas médias de acerto entre os métodos testados, em uma aplicação de reconhecimento de posturas manuais em tempo real.