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Banca de DEFESA: LEONARDO PEREIRA DE SOUSA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LEONARDO PEREIRA DE SOUSA
DATA: 29/03/2019
HORA: 08:30
LOCAL: Sala de aula do PPGCC
TÍTULO: Método de Identificação de Cédulas Monetárias para Deficientes Visuais
PALAVRAS-CHAVES: Acessibilidade, Deficientes Visuais, Reconhecimento de Cédulas, Tecnologias Assistiva.
PÁGINAS: 61
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
RESUMO:

Estima-se que atualmente existam no mundo cerca de 285 milhões de deficientes visuais,

sendo 39 milhões cegos e 246 milhões com baixa visão. O uso de Tecnologias de Informação

e Comunicação contribui para a independência, qualidade de vida e inclusão na vida

social dos deficientes visuais, por meio do suplemento, manutenção ou devolução de suas

capacidades funcionais. Cédulas monetárias ainda são o meio mais comum de pagamento

e a maneira mais usada para a realização de transações pessoais, sendo manipuláveis por

qualquer pessoa, inclusive deficientes visuais. A identificação de cédulas é uma das grandes

dificuldades enfrentadas por portadores de deficiência visual, e com esse problema em

mente alguns países utilizam uma marca tátil como orientação do valor correspondente a

cada cédula. Porém, tal marca é considerada insuficiente por muitos deficientes visuais,

devido ao desgaste na intensa movimentação da cédula. Nesse contexto, o presente trabalho

apresenta um método de identificação de cédulas monetárias com a utilização de descritores

locais. Nos testes foram utilizadas as cédulas de dólar, euro e notas brasileira de real.

Para isso, foram construídas bases de imagens, composta por 1.008 imagens de cada

valor de cédula, totalizando 6.048 imagens para cédulas de real e 7.056 imagens para

as cédulas de dólar e euro. Foram avaliados quatro detectores de pontos de interesse

(BRISK, FAST, MSER e SURF), dois descritores de características (BRISK e SURF),

quatro métodos de assinatura da imagem (média, moda, mediana e BoVW), quatro

classificadores (Radial Basis Function Networks, Random Tree, Multilayer Perceptron e

Sequencial Minimal Optimization) e dois comitês de classificadores (Random Forest e um

comitê formado pelos melhores classificadores testados: Radial Basis Function Networks,

Multilayer Perceptron e Sequencial Minimal Optimization), que poderão ser utilizados

como base para o desenvolvimento de aplicativos para a identificação de cédulas monetárias.

Nos testes realizados, se obteve um índice Kappa excelente e valores de acurácia de 99,77%,

99,12% e 96,95% em cédulas de dólar, euro e real, respectivamente.


MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - FÁTIMA NELSIZEUMA SOMBRA DE MEDEIROS - UFC
Interno - 1642492 - LAURINDO DE SOUSA BRITTO NETO
Presidente - 1579396 - RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS
Externo ao Programa - 2025063 - ROMUERE RODRIGUES VELOSO E SILVA
Notícia cadastrada em: 25/02/2019 08:36
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