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Processo automático de reconhecimento de texto em imagens de documentos de identificação genéricos. / Automatic text recognition process in identification document images.Romero, Rodolfo Valiente 12 December 2017 (has links)
Existe uma busca crescente por métodos de extração de texto em imagens de documentos. O uso de imagens digitais tem se tornado cada vez mais frequente em diversas áreas. O mundo moderno está cheio de texto, que os seres humanos usam para identificar objetos, navegar e tomar decisões. Embora o problema do reconhecimento de texto tenha sido amplamente estudado dentro de determinados domínios, detectar e ler texto em documentos de identificação, continua sendo um desafio aberto. Apresenta-se uma arquitetura que integra os diferentes algoritmos de localização, extração e reconhecimento aplicados à extração de texto em documentos de identificação genéricos. O método de localização proposto usa o algoritmo MSER junto com uma melhoria do contraste e a informação das bordas dos objetos da imagem, para localizar os possíveis caracteres. A etapa de seleção desenvolveu-se mediante a busca de heurísticas, capazes de classificar as regiões localizadas como textuais e não-textuais. Na etapa de reconhecimento é proposto um método iterativo para melhorar o desempenho do OCR. O processo foi avaliado usando as métricas precisão e revocação e foi realizada uma prova de conceito do sistema em um ambiente real. A abordagem proposta é robusta na detecção de textos oriundos de imagens complexas com diferentes orientações, dimensões e cores. O sistema de reconhecimento de texto proposto apresenta resultados competitivos, tanto em precisão e taxa de reconhecimento, quando comparados com outros sistemas. Mostrando excelente desempenho e viabilidade de sua implementação em sistemas reais. / The use of digital images has become more and more frequent in several areas. The modern world is full of text, which humans use to identify objects, navigate and make decisions. Although the problem of text recognition has been extensively studied within certain domains, detecting and recognizing text in identification documents remains an open challenge. We present an architecture that integrates the different localization, extraction and recognition algorithms applied to extracting text in generic identification documents. The proposed localization method uses the MSER algorithm together to contrast enhance and edge detection to find the possible characters. The selection stage was developed through the search for heuristics, capable of classifying the located regions in textual and non-textual. In the recognition step, an iterative method is proposed to improve OCR performance. The process was evaluated using the metrics precision and recall and a proof of concept of the system was performed in a real environment. The proposed approach is robust in detecting texts from complex images with different orientations, dimensions and colors. The text recognition system presents competitive results, both in accuracy and recognition rate, when compared with other systems in the current technical literature. Showing excellent performance and feasibility of its implementation in real systems.
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Processo automático de reconhecimento de texto em imagens de documentos de identificação genéricos. / Automatic text recognition process in identification document images.Rodolfo Valiente Romero 12 December 2017 (has links)
Existe uma busca crescente por métodos de extração de texto em imagens de documentos. O uso de imagens digitais tem se tornado cada vez mais frequente em diversas áreas. O mundo moderno está cheio de texto, que os seres humanos usam para identificar objetos, navegar e tomar decisões. Embora o problema do reconhecimento de texto tenha sido amplamente estudado dentro de determinados domínios, detectar e ler texto em documentos de identificação, continua sendo um desafio aberto. Apresenta-se uma arquitetura que integra os diferentes algoritmos de localização, extração e reconhecimento aplicados à extração de texto em documentos de identificação genéricos. O método de localização proposto usa o algoritmo MSER junto com uma melhoria do contraste e a informação das bordas dos objetos da imagem, para localizar os possíveis caracteres. A etapa de seleção desenvolveu-se mediante a busca de heurísticas, capazes de classificar as regiões localizadas como textuais e não-textuais. Na etapa de reconhecimento é proposto um método iterativo para melhorar o desempenho do OCR. O processo foi avaliado usando as métricas precisão e revocação e foi realizada uma prova de conceito do sistema em um ambiente real. A abordagem proposta é robusta na detecção de textos oriundos de imagens complexas com diferentes orientações, dimensões e cores. O sistema de reconhecimento de texto proposto apresenta resultados competitivos, tanto em precisão e taxa de reconhecimento, quando comparados com outros sistemas. Mostrando excelente desempenho e viabilidade de sua implementação em sistemas reais. / The use of digital images has become more and more frequent in several areas. The modern world is full of text, which humans use to identify objects, navigate and make decisions. Although the problem of text recognition has been extensively studied within certain domains, detecting and recognizing text in identification documents remains an open challenge. We present an architecture that integrates the different localization, extraction and recognition algorithms applied to extracting text in generic identification documents. The proposed localization method uses the MSER algorithm together to contrast enhance and edge detection to find the possible characters. The selection stage was developed through the search for heuristics, capable of classifying the located regions in textual and non-textual. In the recognition step, an iterative method is proposed to improve OCR performance. The process was evaluated using the metrics precision and recall and a proof of concept of the system was performed in a real environment. The proposed approach is robust in detecting texts from complex images with different orientations, dimensions and colors. The text recognition system presents competitive results, both in accuracy and recognition rate, when compared with other systems in the current technical literature. Showing excellent performance and feasibility of its implementation in real systems.
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Desenvolvimento das competências técnicas dos peritos documentoscópio da Polícia FederalLima, Narumi Pereira 01 November 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-11-01 / The Forensic Document Examination is the major forensic area of Federal Police Criminalistics, been responsible for 24,49% of the total amount of technical reports in the Criminalistics National System. Nevertheless, it does not have specific selection area or graduation, and the development of its competences depend almost exclusively on the training offered and performed internally, inside the institution and the workplace. Considering the Federal Police General Direction and Technical-Scientific Direction strategic plannings, that expressed the relevance of the servants professional development through continuous training and competence management as strategies to reach their missions, it is possible to notice how important is the proper study and development of the forensic document examination competences. This purpose of this research is to analyze if the technical competences of the Federal Police forensic document examiners that has been described in the technical activity matrix are in consonance with the ones described by UN, and if these competences have been developed by the training courses offered by National Police Academy. It was identified some gaps, i.e., UN recommendations that are in accordance with the matrix, but are no developed in the training courses, besides some discrepancies in the courses duration. Some suggestions were made for minimize or eliminate these gaps, as well as another considerations related to more training offer, professional specialization, and proficiency tests and mentoring implementation. / A Documentoscopia é a maior área de perícia da Criminalística da PF, respondendo por 24,49% de toda a produção de laudos do Sistema Nacional de Criminalística. Apesar disso, não possui área de concurso ou graduação específicas, e o desenvolvimento das competências da área depende quase que exclusivamente da capacitação oferecida e executada internamente, dentro da instituição e do ambiente de trabalho. Considerando os planejamentos estratégicos da Direção Geral e da Diretoria Técnico-Científica da PF, que manifestaram a importância da valorização de seus servidores por meio da capacitação contínua e da gestão de competências como estratégia para se alcançar suas missões, vê-se a relevância no adequado estudo e desenvolvimento das competências na área da perícia documentoscópica. O presente trabalho tem por objetivo analisar se as competências técnicas dos peritos documentoscópico da Polícia Federal elencadas na matriz da função técnica da PF estão em consonância com as elencadas pela ONU para os examinadores forenses de documentos, e se essas competências estão sendo desenvolvidas nas ações de capacitação oferecidas pela ANP voltadas para a área. Foram identificadas algumas lacunas, ou seja, recomendações da ONU que encontram correspondência nas elencadas na matriz, mas não são desenvolvidas pelas ações de capacitação, além da discrepância quanto à carga horária dos cursos. Algumas sugestões para a minimização ou eliminação dessas lacunas foram colocadas, e outras considerações foram feitas, principalmente voltadas à maior oferta de capacitação, à especialização profissional, à instituição de testes de proficiência e da mentoria.
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