Defesa de Dissertação de Mestrado de Ronaldo da Silva Tavares, em 16/07/2024, às 10:00 horas, por videoconferência

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Link para defesa: meet.google.com/ytg-xvat-vxa


Viabilidade do Uso de Técnicas Tradicionais de Análise de Imagens na Caracterização do Valor de Cédulas de Real

Resumo:

 

Esse trabalho estuda as possibilidades de utilização de técnicas tradicionais de análise de imagens para auxiliar pessoas com deficiência visual em suas transações monetárias. A técnica de Template Matching foi utilizada através da biblioteca OpenCV. Foram realizados testes de performance para averiguar a metodologia mais eficiente de reconhecimento das cédulas da Segunda Família do Real. Essa metodologia permitiu classificar as cédulas através do reconhecimento do padrão denominado de Quebra-Cabeça (no projeto das notas descrito pelo Banco Central). Este padrão foi segmentado em três regiões menores facilitando a caracterização das cédulas de Real. A região denominada de Padrão Geral permite classificar a face da cédula com 99% de acurácia e sensibilidade para as duas faces e com e precisão de 100% na identificação do Anverso enquanto que no Reverso obteve acurácia, precisão e sensibilidade de 100%. A região denominada de Padrão Exclusivo permite classificar uma cédula em relação ao seu valor com 99% de acurácia e 100% de precisão e sensibilidade em ambas as faces das cédulas. O histograma do canal de matiz (H) foi usado também para classificar os valores das cédulas pela cor inerente dos mesmos. Esta classificação obteve acurácia, precisão e sensibilidade de 100% para a face de Anverso enquanto que no Reverso obteve acurácia de 98% com precisão e sensibilidade de 99%, considerando o conjunto de dados usado e disponibilizado pela pesquisa, que utiliza como entrada imagens cédulas inteiras.

 

Abstract:

 

This work studies the possibilities of using traditional image analyses techniques to assist visually impaired people in monetary transactions. The Template Matching approach was used through the OpenCV library. Tests were carried out to find out which us the most efficient method for recognizing Second Series of Real banknotes. This methodology allowed the classification of the banknotes through the area called “Puzzle”. This pattern was segmented into three smaller regions to facilitate the characterization of Brazilian banknotes. The region called the General pattern allows classifying the face of the banknote with 99% accuracy and sensitivity and 100% of accuracy in identifying the Obverse while on the Reverse side was obtained 100% of accuracy, precision and sensitivity. The region called the Exclusive pattern allows classify the image of a banknote in relation to its value, obtained 99% of accuracy and 100% for the precision and sensitivity on both sides. The Template Matching technique was used to locate the most suitable region inside the Puzzle for extracting the H channel histogram for an additional classification based the assigned colors. This classification achieved accuracy, precision and sensitivity of 100% for each hue identified on the Obverse side while on the Reverse face achieved an accuracy of 98% with precision and sensitivity of 99%. Considering the used set of public available data, the presented methodology made possible to properly estimate the values of a complete image of Reals.

 

Banca  examinadora:

 

Profa. Aura Conci, UFF – Presidente

Prof. Flávio Luiz Seixas, UFF

Prof. Anselmo Cardoso de Paiva, UFMA

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