Uma metodologia de binarização para áreas de imagens de cheque utilizando algoritmos de aprendizagem supervisionada

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dc.contributor.advisorSilva, Leandro Nunes de Castropt_BR
dc.contributor.advisor-co1Silva, Leandro Augusto dapt_BR
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741por
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2741458816539568por
dc.contributor.authorAlves, Rafael Félixpt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9488683108192968por
dc.date.accessioned2016-03-15T19:38:02Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:39Z
dc.date.available2015-10-16pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:08:39Z
dc.date.issued2015-06-23pt_BR
dc.description.abstractO processo de binarização de imagens consiste na transformação de uma imagem colorida em uma nova imagem com apenas duas cores: uma que representa o fundo, outra o objeto de interesse. Este processo é uma importante etapa de diversas aplicações modernas, como a Compensação de Cheque, o Reconhecimento Ótico de Caracteres (do inglês Optical Characterer Recognition) e o Reconhecimento de Texto Manuscrito (do inglês Handwritten Recognition, HWR). Dado que melhorias no processo automático de binarização de imagens representam impactos diretos nas aplicações que dependem desta etapa o presente trabalho propõe uma metodologia para realizar a binarização automática de imagens. A proposta realiza a binarização de forma automática baseado no uso de algoritmos de aprendizagem supervisionada, tais como redes neurais artificiais e árvore de decisão. O processo como um todo consiste das seguintes etapas: construção do banco de imagens; extração da região de interesse; construção da matriz de padrões; rotulação dos padrões; amostragem da base; e treinamento do classificador. Resultados experimentais são apresentados utilizando uma base de imagens de cheques de bancos brasileiros (CMC-7 e montante de cortesia) e a base de imagens da competição DIBCO 2009. Em conclusão, a metodologia proposta apresentou-se competitiva aos métodos da literatura destacando-se em aplicações onde o processamento de imagens está restrito a uma categoria de imagens, como é o caso das imagens de cheques de bancos brasileiros. A presente metodologia apresenta resultados experimentais entre as três primeiras posições e melhores resultados em relação a medida F-Measure quando comparada com as demais.por
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationALVES, Rafael Félix. Uma metodologia de binarização para áreas de imagens de cheque utilizando algoritmos de aprendizagem supervisionada. 2015. 63 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2015.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24381
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectbinarizaçãopor
dc.subjectaprendizagem de máquinapor
dc.subjectclassificaçãopor
dc.subjectimagens de chequepor
dc.subjectmontante de cortesiapor
dc.subjectCMC-7 (Caracteres Magnéticos Codificados em 7 Barras)por
dc.subjectredes neurais artificiaispor
dc.subjectárvore de decisãopor
dc.subjectbinarizationeng
dc.subjectmachine learningeng
dc.subjectclassificationeng
dc.subjectcheck imageseng
dc.subjectcourtesy amounteng
dc.subjectCMC-7eng
dc.subjectartificial neural networkeng
dc.subjectdecision treeeng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/2634/RAFAEL%20FELIX%20ALVES.pdf.jpg*
dc.titleUma metodologia de binarização para áreas de imagens de cheque utilizando algoritmos de aprendizagem supervisionadapor
dc.typeDissertaçãopor
local.contributor.board1Omar, Nizampt_BR
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2067336430076971por
local.contributor.board2Carvalho, Marco Antônio Garcia dept_BR
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6366443994619479por
local.publisher.countryBRpor
local.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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