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
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ABNT
SOUZA, Sheila. Sistema de reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos baseado nas redes neurais artificiais paraconsistentes. 2013. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2013. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5160/tde-16012014-144713/. Acesso em: 12 jun. 2025. -
APA
Souza, S. (2013). Sistema de reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos baseado nas redes neurais artificiais paraconsistentes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5160/tde-16012014-144713/ -
NLM
Souza S. Sistema de reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos baseado nas redes neurais artificiais paraconsistentes [Internet]. 2013 ;[citado 2025 jun. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5160/tde-16012014-144713/ -
Vancouver
Souza S. Sistema de reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos baseado nas redes neurais artificiais paraconsistentes [Internet]. 2013 ;[citado 2025 jun. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5160/tde-16012014-144713/
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