Alfabetização assistida por visão computacional: detecção de cartões e reconhecimento de letras

Página do item simplificado Estatísticas
dc.contributor.advisorPeixoto, Helton Maia
dc.contributor.authorCordeiro, Michelle Sousa
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2031816952626144pt_BR
dc.contributor.referees1Santana Junior, Orivaldo Vieira de
dc.contributor.referees2Menezes, Richardson Santiago Teles de
dc.date.accessioned2024-08-30T12:24:43Z
dc.date.available2024-08-30T12:24:43Z
dc.date.issued2024-08-08
dc.description.resumoCom a tecnologia cada dia mais presente em nossas vidas, na educação não seria diferente. Devido ao surgimento de tantas inovações tecnológicas, os métodos tradicionais de ensino têm se tornado menos interessantes para os estudantes. Para contornar isso, tecnologias digitais vêm sendo adotadas como instrumentos educacionais, ajudando a tornar o aprendizado mais envolvente e atraente. Atualmente, é cada vez mais comum escolas e universidades adotarem algum recurso tecnológico para modernizar o ensino. Tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina, realidade aumentada, Internet das Coisas (Internet of Things - IoT ) e robótica vêm sendo incorporadas no processo de ensino. Nesse contexto, surgiu a inspiração para uma ferramenta tecnológica assistiva com o objetivo de auxiliar no processo de alfabetização. A aplicação será capaz de reconhecer as sílabas ordenadas pelo usuário e projetar o objeto formado com elas. O objetivo deste trabalho consistiu no desenvolvimento da primeira etapa dessa aplicação, que compreende a detecção dos cartões e o reconhecimento das letras neles contidas, em tempo real. Para isso, técnicas avançadas de visão computacional foram utilizadas, como os modelos de aprendizado de máquina para detecção de objetos do You Only Look Once (YOLO) e o reconhecimento óptico de caracteres do EasyOCR. Os bons resultados obtidos mostram que a metodologia adotada é viável para a tarefa proposta.pt_BR
dc.identifier.citationCORDEIRO, Michelle Sousa. Alfabetização assistida por visão computacional: detecção de cartões e reconhecimento de letras. 2024. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências & Tecnologia com ênfase em Computação Aplicada) - Escola de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/59955
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Ciências e Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programCiências & Tecnologia com ênfase em Computação Aplicadapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectAlfabetização Assistidapt_BR
dc.subjectDetecção de Objetospt_BR
dc.subjectReconhecimento Óptico de Caracterespt_BR
dc.subjectVisão Computacionalpt_BR
dc.subjectArtificial Intelligencept_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectObject Detectionpt_BR
dc.subjectOptical Character Recognitionpt_BR
dc.titleAlfabetização assistida por visão computacional: detecção de cartões e reconhecimento de letraspt_BR
dc.title.alternativeComputer vision-assisted literacy: card detection and letter recognitionpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR

Arquivos

Pacote Original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
AlfabetizacaoAssistidaVisao_Cordeiro_2024.pdf
Tamanho:
5.31 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Nenhuma Miniatura disponível
Baixar

Licença do Pacote

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.45 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Nenhuma Miniatura disponível
Baixar

Coleções

ECT - TCC - Ciências e Tecnologia (Bacharelado com ênfase em Computação Aplicada)
Repositório Institucional - UFRN Campus Universitário Lagoa NovaCEP 59078-970 Caixa postal 1524 Natal/RN - BrasilUniversidade Federal do Rio Grande do Norte© Copyright 2025. Todos os direitos reservados.
Contato+55 (84) 3342-2260 - R232Setor de Repositórios Digitaisrepositorio@bczm.ufrn.br
DSpaceIBICT
OasisBR
LAReferencia
Customizado pela CAT - BCZM