Submitted by Livia Mello (liviacmello@yahoo.com.br) on 2016-09-21T12:42:19Z No. of bitstreams: 1 DissCM.pdf: 2254055 bytes, checksum: 6daee0adfcc56d2fa96093e529bc319c (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-21T18:34:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissCM.pdf: 2254055 bytes, checksum: 6daee0adfcc56d2fa96093e529bc319c (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-21T18:34:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissCM.pdf: 2254055 bytes, checksum: 6daee0adfcc56d2fa96093e529bc319c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-21T18:34:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissCM.pdf: 2254055 bytes, checksum: 6daee0adfcc56d2fa96093e529bc319c (MD5) Previous issue date: 2015-12-09 / Não recebi financiamento / Perform fast and accurate recognition of objects is still a challenging task in many applications. In this sense the techniques based on detection and description of image features and in correspondence (matching) has been set up as an important technological evolution in the development of object recognition systems. The most common procedure for object recognition systems is that, given some knowledge about the appearance of some objects, one or more images are examined to determine whether the object is present and the location thereof. Recognition of flat objects, such as images and logos is part of that context today and the approaches proposed for vehicle logos recognition problem. This problem has been one of the domain issues in automatic identification solutions. But realize the recognition of logos vehicles in quick way to images while maintaining the precision of the method employed is still a problem. On the other hand there is also the problem of enabling the application of the method speeded Up Robust Features (SURF) in recognition solutions objects. This method makes it possible to identify points of interest in images quickly and robustly. This paper proposes the development of an approach based on image processing and computer vision techniques to carry out reconnaissance vehicles of logos. The proposed method makes use of the SURF algorithm to perform recognition logos vehicles, combining algorithm with other techniques, such as the Canny method, Conci, Carvalho and Rauber, ROI, KNN and RANSAC to solve the problem, performing recognition the logos of vehicles from 45% to 100% of the images analyzed in a good runtime. The development of this research demonstrate a possible alternative choice for the logos of recognition problem of vehicles through efficient use of a model SURF method. / Executar o reconhecimento rápido e preciso de objetos ainda é uma tarefa desafiadora em muitas aplicações. Nesse sentido as técnicas baseadas em detecção e descrição de características de imagens e em correspondência (matching) tem se configurado como uma importante evolução tecnológica no desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de objetos. O procedimento comum da maioria dos sistemas de reconhecimento de objetos é que, dado algum conhecimento sobre a aparência de certos objetos, uma ou mais imagens são examinadas para avaliar se o objeto esta presente e a localização do mesmo. Reconhecimento de objetos planos, como imagens e logomarcas insere-se nesse contexto bem como as abordagens atualmente propostas para o problema de reconhecimento de logomarcas de veículos. Este problema tem sido um dos temas de domínio em soluções de identificação de veículos. Porém realizar o reconhecimento de logomarcas de veículos em imagens de forma rápida mantendo a precisão do método empregado ainda é um problema. Por outro lado há também o problema de viabilizar a aplicação do método Speeded Up Robust Features (SURF) em soluções de reconhecimento de objetos. Este método possibilita identificar pontos de interesse em imagens de forma rápida e robusta. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma abordagem baseada em técnicas de processamento de imagens e visão computacional para realizar o reconhecimento de logomarcas de veículos. O método proposto faz uso do algoritmo SURF para realizar o reconhecimento de logomarcas de veículos, combinando o algoritmo com outras técnicas, tais como o método de Canny, Conci, Carvalho e Rauber, ROI, KNN e RANSAC para solução do problema, realizando o reconhecimento de logomarcas de veiculos entre 45 % a 100 % das imagens analisadas em um bom tempo de execução. O desenvolvimento deste trabalho de pesquisa possibilitou demonstrar uma opção alternativa para o problema de reconhecimento de logomarcas de veículos através de um modelo de utilização eficiente do método SURF.