Reconhecimento de código de barras em imagens digitais por meio do modelo Perceptron Multicamadas
| Título | Reconhecimento de código de barras em imagens digitais por meio do modelo Perceptron Multicamadas | pt_BR |
| Autor | Conte, Márcio José | |
| Orientador | Garcia, Merisandra Côrtes de Mattos | |
| Coorientador | Nicoleit, Evânio Ramos | |
| Resumo / Abstract | A decodificação e o reconhecimento de imagens envolve uma área de pesquisa muito importante e promissora, no que diz respeito a classificação e identificação de objetos e informações nela contidas. Nem sempre, esta é uma tarefa simples de ser executada, pois a fim de se obter bons resultados, exige-se um grande conhecimento nas técnicas envolvidas e do contexto do problema a ser resolvido. A pesquisa na área de Inteligência Artificial tem evoluído bastante, principalmente nas últimas décadas, o que forneceu uma vasta gama de conhecimentos necessários para o desenvolvimento deste trabalho. Assim, esta pesquisa compreendeu o desenvolvimento de um protótipo para o reconhecimento de imagens de código de barras codificação EAN13, denominado VisionScan. Esta especificação é padrão na maioria dos produtos nacionais encontrados nos estabelecimentos comerciais. O VisionScan foi desenvolvido sob tecnologia Java e implementou, além de uma aplicação móvel para leitura das imagens, uma rede neural artificial do tipo Perceptron Multicamadas, utilizando o algoritmo Backpropagation no treinamento da mesma e técnicas do processamento digital de imagens tais como: aquisição, pré-processamento e segmentação. Visando a comunicação entre as aplicações, implementou-se um serviço Web que recebe as solicitações geradas no ambiente móvel e as encaminha ao reconhecedor de imagens. Concluindo a pesquisa, o VisionScan foi treinado e testado por meio de uma base de imagens geradas com o auxílio da API Barcode4j atingindo para estes exemplos uma taxa de acerto de 86%. | pt_BR |
| Data de publicação | 2006-12 | |
| Tipo | Trabalho de Conclusão de Curso - TCC | pt_BR |
| Idioma | pt_BR | pt_BR |
| Palavras-chave | Redes neurais artificiais | pt_BR |
| Palavras-chave | Processamento digital de imagens | pt_BR |
| Palavras-chave | Algoritmo Backpropagation | pt_BR |
| Descrição | Trabalho de Conclusão do Curso para obtenção do Grau de Bacharel em Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense. | pt_BR |
| Data de depósito | 2026-04-30T19:57:55Z | |
| Data de disponibilização | 2026-04-30T19:57:55Z | |
| URI | http://repositorio.unesc.net/handle/1/12302 | |
| Cobertura espacial | Universidade do Extremo Sul Catarinense | pt_BR |
| Data de criação | 2006-12 |