RECONHECIMENTO DE PADRÕES. OCR - Reconhecimento óptico de caracteres

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1 RECONHECIMENTO DE PADRÕES OCR - Reconhecimento óptico de caracteres

2 INTRODUÇÃO Reconhecimento de padrões é uma área da ciência cujo objetivo é a classificação de objetos dentro de um número de categorias ou classes. Esses objetos de estudo variam de acordo com cada aplicação, podem ser imagens, sinais em forma de ondas (como voz, luz, rádio) ou qualquer tipo de medida que necessite ser classificada.

3 CARACTERÍSTICAS Um sistema completo de reconhecimento de padrões consiste de um sensor que obtém observações a serem classificadas ou descritas; um mecanismo de extração de características que computa informações numéricas ou simbólicas das observações; e um esquema de classificação das observações, que depende das características extraídas.

4 OCR Reconhecimento Óptico de Caracteres, ou OCR, é uma tecnologia para reconhecer caracteres a partir de um arquivo de imagem ou mapa de bits sejam eles escaneados, escritos a mão, datilografados, impressos ou capturados.

5 HISTÓRIA OCR As primeiras patentes de métodos de OCR surgiram entre 1929 e 1935, muito antes da existência de supercomputadores, sendo utilizados em métodos de criptografia e automação industrial. Nos anos 60, passou a ser utilizado, por exemplo, nos principais Correios do mundo para identificar CEPs devido a sua facilidade de identificação de caracteres impressos por máquina. Nos anos 70 a utilização do OCR avançou, levantando a idéia para utilização de OCR em sistemas para leitura de cegos, que interpretam o texto a imagem e com base em um sintetizador de voz, e pronuncia as palavras para os usuários.

6 OCR e a Inteligência Artificial A inteligência artificial utilizada em programas OCR pode ser bastante simples ou extremamente complexo, dependendo do nível de padronização dos dados a serem lidos. Se a gama de imagens for finita e inteiramente conhecida, torna o processo mais simples. Por outro lado, se houver margem para que o texto inserido seja aleatório, a probabilidade de o resultado obtido ser errado é elevada, portanto a Inteligência Artificial do sistema precisará contemplar mais condições. Alguns dos padrões de inteligência artificial utilizado nos programas de OCR são baseados em algoritmos que auxiliam na definição do caracter encontrado.

7 Técnicas Utilizadas Essas técnicas vão desde técnicas para o reconhecimento da posição da placa a ser identificada até métricas desenvolvidas para estabelecer de qual padrão está mas próximo cada caracter da imagem que está sendo analisada. Este sistema poderia também ser utilizado para o reconhecimento de elementos alfanuméricos em qualquer outro tipo de imagens. O que seria útil, por exemplo, no reconhecimento de embalagens ou da numeração de containers. Neste último caso, poderia ser útil em estacionamentos portuários ou em pátios de carga e descarga onde se conseguiria um controle praticamente sem falhas e a possibilidade de associar o sistema a um banco de

8 Técnicas Utilizadas Reconhecimentos de placas Diversos métodos de computação visual são empregados, combinando aspectos de computação gráfica, processamento de imagem e inteligência artificial. A implementação do sistema compreende a implementação de diversas etapas. Na primeira etapa a imagem é adquirida. Na segunda, a imagem é pré-processada, visando identificar a região de possível placa nas imagens. Na terceira, só a região da placa é processada visando obter características de cada caracter que extraídas possibilitem sua análise. Finalmente os caracteres são classificadas para posterior identificação da placa.

9 Técnicas Utilizadas Reconhecimentos de placas

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11 Bibliografia THIAGO VERÍSSIMO DOS SANTOS RA

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