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dc.contributor.advisorSouza, Críston Pereira de-
dc.contributor.authorFreitas, Samuel Sanches de-
dc.date.accessioned2017-08-24T18:14:31Z-
dc.date.available2017-08-24T18:14:31Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationFREITAS, Samuel Sanches de. Determinação do valor total de moedas em imagens digitais. 2014. 53 f. TCC (graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal do Ceará, Campus Quixadá, Quixadá, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/25057-
dc.description.abstractA common problem encountered by people with vision problems is the count and recognition of coins. To facilitate this task this paper proposes an algorithm to do this automatically. To enable detection and automatic coin counting, it is important to perform a count with a low error rate. One way to accomplish this count is to apply a classification algorithm. In this paper we test if this is a good approach. Conclude that it is possible to obtain an accuracy rate above 90% used decision trees in one of the proposed models.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectRedes Neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectComputação Evolutivapt_BR
dc.titleDeterminação do valor total de moedas em imagens digitaispt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrUm problema comum encontrado por pessoas com problema de visão é a contagem e o reconhecimento de moedas. Para facilitar essa tarefa esse trabalho propõe um algoritmo para fazer isso de forma automática. Para permitir a detecção e a contagem automática de moedas, é importante realizar uma contagem com uma baixa taxa de erro. Uma maneira de realizar esta contagem é aplicar um algoritmo de classificação. Neste trabalho testamos abordagem, e quais seriam as melhores entradas para o classificador. Concluímos que é possível obter uma taxa de acerto acima de 90 % utilizado árvores de decisão em um dos modelos propostos.pt_BR
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