Banca de DEFESA: LUISA MARTINS LEMOS DE SOUZA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUISA MARTINS LEMOS DE SOUZA
DATA: 27/07/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Centro de Informática
TÍTULO: Geração automática de animações 3D de Libras: retargeting paramétrico versus cinemática inversa neural
PALAVRAS-CHAVES: animação; acessibilidade; captura de movimento; cinemática inversa; estudo comparativo; Língua Brasileira de Sinais; renderização de avatar; automação.
PÁGINAS: 93
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
RESUMO: A acessibilidade digital ainda é um desafio para a comunidade surda no Brasil, especialmente quando se trata de universalizar conteúdos em Língua Brasileira de Sinais (Libras) em diferentes mídias. Apesar de a suíte VLibras estar presente em larga escala em serviços digitais, a produção manual de novos sinais permanece um gargalo: a animação de uma única glosa pode demandar horas de trabalho especializado, o que restringe o crescimento do dicionário e a variabilidade expressiva dos sinais. Este trabalho investiga e compara duas abordagens para a geração automática de animações 3D de sinais em Libras a partir de vídeos monoculares RGB de intérpretes. A primeira é um processo automatizado de produção em lote apoiado na ferramenta de captura de movimento XR Animator, que realiza retargeting paramétrico para avatares no formato VRM, com operação em escala viabilizada por automação da interface gráfica desenvolvida neste trabalho. A segunda é uma rede neural que aprende a função de cinemática inversa, mapeando pontos-chave 3D para rotações articulares no formato BVH do avatar Icaro do VLibras, treinada com pares de posição e rotação derivados de animações produzidas por animadores profissionais. O estudo também estrutura uma base pareada que conecta arquivos de animação a trajetórias de pontos de referência. As duas abordagens foram avaliadas sob o mesmo protocolo, envolvendo consultores surdos (aprovação das animações) e animadores 3D (esforço de correção das rejeitadas). As taxas de aprovação diferiram em apenas 0,7 ponto percentual: 38,0% para a abordagem por retargeting paramétrico e 37,3% para a abordagem por IK neural; o esforço de correção, contudo, foi substancialmente menor na primeira (76,9% das respostas com esforço baixo ou muito baixo, contra 43,9%). Nas condições avaliadas, portanto, a abordagem por retargeting paramétrico obteve desempenho geral superior nos critérios de aprovação e de esforço de correção, este último de maior impacto prático para a incorporação das animações ao fluxo de produção. O padrão de aprovação moderada com esforço de correção predominantemente baixo indica a viabilidade de um processo semiautomático de produção, no qual as animações geradas automaticamente atuam como rascunhos a serem refinados por animadores, com ganho de produtividade potencial a ser quantificado em trabalhos futuros. A abordagem por IK neural, por sua vez, apresenta vantagens estruturais de integração nativa ao ecossistema VLibras e de independência de ferramenta externa. Como trabalhos futuros, o ajuste fino (fine-tuning) dos modelos de estimativa de pose e a geração de avatares antropomórficos com melhor detecção de colisões podem viabilizar um caminho escalável para conteúdos midiáticos mais inclusivos para a população surda no Brasil.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente(a) - 2813926 - TIAGO MARITAN UGULINO DE ARAUJO
Interno(a) - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Externo(a) ao Programa - 1805780 - DANIEL FAUSTINO LACERDA DE SOUZA
Externo(a) ao Programa - 1679100 - MARCELO IURY DE SOUSA OLIVEIRA