Exportar registro bibliográfico

Sistema de reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos baseado nas redes neurais artificiais paraconsistentes (2013)

  • Authors:
  • Autor USP: SOUZA, SHEILA - FM
  • Unidade: FM
  • Sigla do Departamento: MLS
  • Subjects: LÓGICA; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; ESCRITA; PROCESSAMENTO DE ARQUIVOS
  • Keywords: Artificial intelligence; Computer systems; Escrita manual; Handwriting; Image processing, computer-assisted; Inteligência artificial; Logic; Lógica; Neural networks (computer); Pattern recognition, automated; Processamento de imagem assistida por computador; Reconhecimento automatizado de padrão; Redes neurais (computação); Sistemas de computação
  • Language: Português
  • Abstract: O reconhecimento de padrões por computador é uma das mais importantes ferramentas da Inteligência Artificial presente em inúmeras áreas do conhecimento com aplicações em diversos setores, incluindo o reconhecimento de caracteres. O objetivo da dissertação se concentra na investigação de um processo computacional automatizado - Sistema Computacional Paraconsistente - capaz de reconhecer Caracteres Numéricos Manuscritos e Caracteres Magnéticos Codificados em 7 Barras utilizados em cheques bancários brasileiros, fornecendo uma fundamentação técnica para reconhecer documentos e imagens digitalizadas e, também, sinais biológicos. Embora haja vários estudos em reconhecimento de caracteres, optou-se pelo estudo desse tema devido à sua intrínseca importância e constante desenvolvimento, além de possibilitar adaptações para fazer o reconhecimento de diferentes tipos de sinais como, por exemplo, sinais biológicos. A metodologia adotada para essa tarefa se baseia nas Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes por se tratar de uma ferramenta com capacidade de trabalhar com dados imprecisos, inconsistentes e paracompletos sem o perigo de trivialização. O processo de reconhecimento desse sistema é realizado a partir de algumas características do caractere previamente selecionadas com base em algumas técnicas do Grafismo e realiza-se a análise dessas características bem como oreconhecimento do caractere através das Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes O sistema foi construído para reconhecer caracteres numéricos com um padrão previamente definido, onde adotou-se os Caracteres Magnéticos Codificados em 7 Barras utilizados em cheques bancários e, posteriormente, o sistema foi aperfeiçoado para fazer o reconhecimento de Caracteres Numéricos Manuscritos. Para a validação do estudo proposto apresentou-se dados reais, a saber, lotes de cheques e caracteres numéricos manuscritos digitalizados onde o sistema apresentou 97,85% de acertos para os Caracteres Magnéticos Codificados em 7 Barras e 91,62% de acertos para Caracteres Numéricos Manuscritos. O resultado obtido demonstra que o sistema é robusto o suficiente e pode servir de estudo para a análise de sinais em áreas correlatas com nível de precisão semelhante
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 26.11.2013
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SOUZA, Sheila; MASSAD, Eduardo. Sistema de reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos baseado nas redes neurais artificiais paraconsistentes. 2013.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2013. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5160/tde-16012014-144713/ >.
    • APA

      Souza, S., & Massad, E. (2013). Sistema de reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos baseado nas redes neurais artificiais paraconsistentes. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5160/tde-16012014-144713/
    • NLM

      Souza S, Massad E. Sistema de reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos baseado nas redes neurais artificiais paraconsistentes [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5160/tde-16012014-144713/
    • Vancouver

      Souza S, Massad E. Sistema de reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos baseado nas redes neurais artificiais paraconsistentes [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5160/tde-16012014-144713/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

    Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2021