Submitted by Claudio Filipi Gonçalves dos Santos (cfsantos85@gmail.com) on 2018-05-24T11:51:59Z
No. of bitstreams: 1
optical-character-recognition-16052018.pdf: 8334356 bytes, checksum: 8dd05363a96c946ae1f6d665edc80d09 (MD5) / Rejected by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br), reason: Solicitamos que realize correções na submissão seguindo as orientações abaixo:
Problema 01) Falta a FOLHA DE APROVAÇÃO (Obrigatório pela ABNT NBR14724)
Problema 02) Corrigir a ordem das páginas pré-textuais; a ordem correta (capa, folha de rosto, dedicatória, agradecimentos, epígrafe, resumo na língua vernácula, resumo em língua estrangeira, listas de ilustrações, de tabelas, de abreviaturas, de siglas e de símbolos e sumário).
Problema 03) Faltam as palavras-chave no resumo e no abstracts.
Na página da Seção de pós-graduação, em Instruções para Qualificação e Defesas de Dissertação e Tese, você pode acessar o modelo das páginas pré-textuais.
Lembramos que o arquivo depositado no repositório deve ser igual ao impresso, o rigor com o padrão da Universidade se deve ao fato de que o seu trabalho passará a ser visível mundialmente.
Agradecemos a compreensão. on 2018-05-24T20:59:53Z (GMT) / Submitted by Claudio Filipi Gonçalves dos Santos (cfsantos85@gmail.com) on 2018-05-25T00:43:19Z
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optical-character-recognition-16052018.pdf: 11084990 bytes, checksum: 6f8d7431cd17efd931a31c0eade10c65 (MD5) / Rejected by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br), reason: Solicitamos que realize correções na submissão seguindo as orientações abaixo:
Problema 01) Falta a FOLHA DE APROVAÇÃO (Obrigatório pela ABNT NBR14724)
Problema 02) A paginação deve ser sequencial, iniciando a contagem na folha de rosto e mostrando o número a partir da introdução, a ficha catalográfica ficará após a folha de rosto e não deverá ser contada.
Problema 03) Na descrição do item: Título em outro idioma – Se você colocou no título em inglês deve por neste campo o título em outro idioma (ex: português, espanhol, francês...)
Estamos encaminhando via e-mail o template/modelo para que você possa fazer as correções.
Lembramos que o arquivo depositado no repositório deve ser igual ao impresso, o rigor com o padrão da Universidade se deve ao fato de que o seu trabalho passará a ser visível mundialmente.
Agradecemos a compreensão.
on 2018-05-25T15:22:45Z (GMT) / Submitted by Claudio Filipi Gonçalves dos Santos (cfsantos85@gmail.com) on 2018-05-25T15:52:53Z
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optical-character-recognition-16052018.pdf: 11089966 bytes, checksum: d6c863077a995bd2519035b8a3e97c80 (MD5) / Rejected by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br), reason: Solicitamos que realize correções na submissão seguindo as orientações abaixo:
Problema 01) Falta a FOLHA DE APROVAÇÃO (Obrigatório pela ABNT NBR14724)
Agradecemos a compreensão.
on 2018-05-25T18:03:19Z (GMT) / Submitted by Claudio Filipi Gonçalves dos Santos (cfsantos85@gmail.com) on 2018-05-25T18:08:09Z
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Claudio Filipi Gonçalves dos Santos Corrigido Biblioteca.pdf: 8257484 bytes, checksum: 3a61ebfa8e1d16c9d0c694f46b979c1f (MD5) / Approved for entry into archive by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br) on 2018-05-25T18:51:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2018-04-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Detectores óticos de caracteres, ou Optical Character Recognition (OCR) é o nome dado à técnologia de traduzir dados de imagens em arquivo de texto. O objetivo desse projeto é usar aprendizagem profunda, também conhecido por aprendizado hierárquico ou Deep Learning para o desenvolvimento de uma aplicação com a habilidade de detectar áreas candidatas, segmentar esses espaços dan imagem e gerar o texto contido na figura. Desde 2006, Deep Learning emergiu como uma nova área em aprendizagem de máquina. Em tempos recentes, as técnicas desenvolvidas em pesquisas com Deep Learning têm influenciado e expandido escopo, incluindo aspectos chaves nas área de inteligência artificial e aprendizagem de máquina. Um profundo estudo foi conduzido com a intenção de desenvolver um sistema OCR usando apenas arquiteturas de Deep Learning.A evolução dessas técnicas, alguns trabalhos passados e como esses trabalhos influenciaram o desenvolvimento dessa estrutura são explicados nesse texto. Essa tese demonstra com resultados como um classificador de caracteres foi desenvolvido. Em seguida é explicado como uma rede neural pode ser desenvolvida para ser usada como um detector de objetos e como ele pode ser transformado em um detector de texto. Logo após é demonstrado como duas técnicas diferentes de Deep Learning podem ser combinadas e usadas na tarefa de transformar segmentos de imagens em uma sequência de caracteres. Finalmente é demonstrado como o detector de texto e o sistema transformador de imagem em texto podem ser combinados para se desenvolver um sistema OCR completo que detecta regiões de texto nas imagens e o que está escrito nessa região. Esse estudo demonstra que a idéia de usar apenas estruturas de Deep Learning podem ter performance melhores do técnicas baseadas em outras áreas da computação como por exemplo o processamento de imagens. Para detecção de texto foi alcançado mais de 70% de precisão quando uma arquitetura mais complexa foi usada, por volta de 69% de traduções de imagens para texto corretas e por volta de 50% na tarefa ponta-à-ponta de detectar as áreas de texto e traduzi-las em sequência de caracteres. / Optical Character Recognition (OCR) is the name given to the technology used to translate image data into a text file. The objective of this project is to use Deep Learning techniques to develop a software with the ability to segment images, detecting candidate characters and generating textthatisinthepicture. Since2006,DeepLearningorhierarchicallearning, emerged as a new machine learning area. Over recent years, the techniques developed from deep learning research have influenced and expanded scope, including key aspects of artificial intelligence and machine learning. A thorough study was carried out in order to develop an OCR system using only Deep Learning architectures. It is explained the evolution of these techniques, some past works and how they influenced thisframework’sdevelopment. Inthisthesisitisdemonstratedwithresults how a single character classifier was developed. Then it is explained how a neural network can be developed to be an object detector and how to transform this object detector into a text detector. After that it shows how a set of two Deep Learning techniques can be combined and used in the taskoftransformingacroppedregionofanimageinastringofcharacters. Finally, it demonstrates how the text detector and the Image-to-Text systemswerecombinedinordertodevelopafullend-to-endOCRsystemthat detects the regions of a given image containing text and what is written in this region. It shows the idea of using only Deep Learning structures can outperform other techniques based on other areas like image processing. In text detection it reached over 70% of precision when a more complex architecture was used, around 69% of correct translation of image-to-text areasandaround50%onend-to-endtaskofdetectingareasandtranslating them into text. / 1623685
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/154100 |
| Date | 26 April 2018 |
| Creators | Santos, Claudio Filipi Gonçalves dos |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Breve, Fabricio Aparecido [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 600, 600 |
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