[pt] A análise de deformações em torno de regiões de concentração de tensões é uma importante ferramenta na avaliação da integridade estrutural de peças e componentes mecânicos. Todavia, esta análise se torna mais complexa quando o material atinge a plastificação junto ao entalhe. Neste trabalho, uma nova metodologia numérico-experimental para medição de deformações na superfície de um material, combinando métodos sem malha e visão computacional, é apresentada. A parte experimental da técnica é baseada na captura de imagens de um material em estados diferentes de deformação durante um ensaio mecânico. A técnica de visão computacional conhecida como Scale Invariant Feature Tecnique (SIFT) é utilizada aqui para extrair pontos característicos nas imagens capturadas. Para tanto, uma textura aleatória foi pintada na superfície do corpo de prova. Em seguida, os deslocamentos são obtidos experimentalmente, através do seguimento das posições dos pontos SIFT corretamente correspondidos no par de imagens capturadas do ensaio, antes e depois da aplicação da carga. Os pontos fornecidos pelo algoritmo SIFT são selecionados como nós de uma formulação sem malha, e o método de mínimos quadrados móveis é utilizado para gerar uma aproximação numérica do campo de deslocamentos e as suas derivadas. Assim, deformações na região próxima ao entalhe são devidamente quantificadas para posterior análise. Na validação da metodologia proposta, corpos de prova entalhados foram utilizados para estudar o comportamento da deformação plástica nas regiões de concentração de tensões. Os resultados dos testes mostraram boa concordância e precisão quando comparados com soluções analíticas, simulações pelo método dos elementos finitos (ANSYS) e soluções obtidas através de um software comercial de correlação de imagens digitais. / [en] Strain analysis near stress concentration regions is an important tool for structural integrity of mechanical components. However, this analysis becomes more complex when the material starts to deform plastically near the notch root. In this work, a novel experimental-numerical technique for the measurement of the strain distribution on the surface of a deformable body is described, which uses meshless methods and computer vision. The experimental part of this technique is based on the capture of images at different stages of material deformation during a mechanical test. The Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is a computer vision algorithm used here to extract distinctive points or features in the captured images. For this purpose, a random texture was painted on the specimen surface. Then, the displacements are experimentally obtained by tracking the positions of successfully matched SIFT points in an undeformeddeformed pair of images. The points provided by SIFT are selected as nodes in a meshless formulation and the moving least square method is used to generate a numerical approximation for the displacement field and its derivates. Thus, the corresponding strain field close to the notch is calculated. To validate the proposed methodology, notched specimens were employed to study the deformation behavior on regions of stress concentration. Experimental results showed good agreement and accuracy when compared to analytical solutions, to simulations by finite elements (ANSYS) and to solutions obtained by using a commercial software based on the digital image correlation technique.