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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Claiton de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Claiton de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Corrêa, Cléber Gimenez | - |
| Autor(es): dc.contributor | Sanches, Silvio Ricardo Rodrigues | - |
| Autor(es): dc.creator | Shinoda, Anderson Makoto | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:01:44Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:01:44Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-05-03 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36553 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1087635 | - |
| Descrição: dc.description | The application of computer vision methods allows the recognition of patterns present in digital images through image processing techniques, feature extraction and classification using artificial intelligence. In the case of this work, these methods were used for the implementation and application of computer vision methods for the recognition of guitar chords from images. For that, data optimization techniques, automatic segmentation techniques will be implemented and classifies based on deep learning. The results obtained showed 67% as the highest accuracy level using deep learning. | - |
| Descrição: dc.description | A aplicação de métodos de visão computacional permite o reconhecimento de padrões presentes em imagens digitais através de técnicas de processamento de imagens, extração de características e classificação utilizando inteligência artificial. No caso deste trabalho, estes métodos foram utilizados para a implementação e aplicação de métodos de visão computacional para o reconhecimento de acordes de violão a partir de imagens. Para isso, foram implementadas técnicas de otimização de dados, segmentação automática e classificação com base em deep learning. Os resultados obtidos apresentaram 67% como sendo o maior valor de acurácia utilizando deep learning. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Cornelio Procopio | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia da Computação | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Visão por computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Violão | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computer vision | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Guitar | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS | - |
| Título: dc.title | Visão computacional aplicada ao reconhecimento de acordes de violão | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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