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Título: Inteligência artificial para identificação de livros pela capa e anotação virtual em livros físicos: uma abordagem para auxiliar os estudos acadêmicos
Autor(es): Frassetto, Vitor Jacinto
Orientador(es): Oliveira, Marlon de Matos de
Palavras-chave: Identificação de livros
Visão computacional
Aprendizado de máquina
Anotações virtuais
Inteligência artificial
Descrição: Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.
Resumo: Um dos desafios atuais no ambiente acadêmico é a integração das vantagens do livro físico com as possibilidades oferecidas pelas tecnologias digitais. Nesse sentido, esta pesquisa propõe o uso de inteligência artificial para o reconhecimento automático de livros a partir de imagens de suas capas, integrando funcionalidades como anotações virtuais e a catalogação das informações dos livros identificados. Para isso, foi proposto um protótipo buscando superar as limitações do uso exclusivo de livros físicos, como a impossibilidade de realizar anotações diretamente nas páginas, as dificuldades na organização, catalogação e recuperação de informações bibliográficas, além da limitação no acesso prático e centralizado às anotações realizadas. A metodologia adotada envolve a aplicação de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina, com foco na extração de características visuais por meio de redes neurais convolucionais, para identificar com precisão o livro consultado. Além disso, foi implementado um sistema interativo que permite ao usuário criar anotações virtuais sobre imagens, promovendo uma interação mais dinâmica e personalizada com o material acadêmico. O desenvolvimento deste protótipo demonstrou resultados promissores, evidenciando sua eficácia no reconhecimento automático de livros a partir de imagens de capa, alcançando níveis de acurácia superiores a 99%, mesmo quando submetido a imagens capturadas.
Idioma: Português (Brasil)
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso - TCC
Data da publicação: Jul-2025
URI: http://repositorio.unesc.net/handle/1/11900
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