Uso da arquitetura YOLO para suportar o reconhecimento de textos braille

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMarcon, Marlon-
Autor(es): dc.contributorOrtoncelli, André Roberto-
Autor(es): dc.contributorBeal, Franciele-
Autor(es): dc.contributorMarcon, Marlon-
Autor(es): dc.creatorRosa Junior, Messias Antonio da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T13:29:23Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T13:29:23Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-12-14-
Data de envio: dc.date.issued2023-12-14-
Data de envio: dc.date.issued2022-12-06-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33087-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1114198-
Descrição: dc.descriptionBraille is a reading and writing system used mainly by people with visual impairments, despite being a system known worldwide, few people who are sighted can read a Braille cell. We believe that the use of computer vision can solve this problem for sighted people, eliminating one of the existing barriers between sighted and blind people. For the development of this work, we carried out a systematic mapping in order to identify which methodologies were being used by the academic community to carry out detection of Braille cells and where these studies are being published, in addition to training neural networks using the YOLO (You Only Look Once) framework with three different databases, DSBI, Donnie Braille and Braille Character Dataset, obtaining an average accuracy of 19%, 100% and 85% respectively.-
Descrição: dc.descriptionBraille é um sistema de leitura e escrita utilizado principalmente pelas pessoas com deficiência visual, apesar de ser um sistema conhecido mundialmente, poucas pessoas que são videntes conseguem ler uma cela Braille. Acreditamos que o uso de visão computacional possa solucionar esse problema para pessoas videntes, eliminando uma das barreiras existentes entre pessoas videntes e cegas. Para o desenvolvimento desse trabalho, realizamos um mapeamento sistemático com o objetivo de identificar quais metodologias estavam sendo utilizadas pela comunidade acadêmica para a realização de detecção de celas Braille e onde esses estudos estão sendo publicados, além de realizar treinamentos de redes neurais utilizando o framework YOLO (You Only Look Once) com três bases de dados diferentes, DSBI, Donnie Braille e Braille Character Dataset, obtendo uma precisão média de 19%, 100% e 85% respectivamente.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherDois Vizinhos-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherEngenharia de Software-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectVisão por computador-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectBraille (Sistema de escrita)-
Palavras-chave: dc.subjectComputer vision-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectBraille-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE-
Título: dc.titleUso da arquitetura YOLO para suportar o reconhecimento de textos braille-
Título: dc.titleUsing YOLO framework to support the recognition of Braille texts-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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