Análise de desempenho da Google Cloud Vision API em leitura de textos provenientes de imagens naturais

Silva, Ronildo Oliveira da

Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/45032

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Magalhães, Regis Pires	-
dc.contributor.author	Silva, Ronildo Oliveira da	-
dc.date.accessioned	2019-08-22T14:28:46Z	-
dc.date.available	2019-08-22T14:28:46Z	-
dc.date.issued	2019	-
dc.identifier.citation	SILVA, Ronildo Oliveira da. Análise de desempenho da Google Cloud Vision API em leitura de textos provenientes de imagens naturais. 2019. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2019.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/45032	-
dc.description.abstract	Great companies in the information technology market have been adopting techniques aimed to Artificial Intelligence and Computer Vision to solve daily problems such as facial recognition to unlock cell phones, detection of automobiles, people, translation of signs and warnings, etc. All of this, in real time or very close to this reality. Knowing that computer models are rapidly evolving and becoming increasingly robust and present in the real world, appears the curiosity to analyze these characteristics, such as robustness, speed, confidence and security of these tools. This work aims to analyze the accuracy of the Google Cloud Vision tool for detection and recognition of texts in natural images and find out what factors exist in the environment that we live and that can reduce the flexibility of a tool produced by a market giant.	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.subject	Google cloud platform	pt_BR
dc.subject	Visão computacional	pt_BR
dc.subject	Análise de dados	pt_BR
dc.title	Análise de desempenho da Google Cloud Vision API em leitura de textos provenientes de imagens naturais	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
dc.description.abstract-ptbr	Grandes companias do mercado de tecnologia da informação vem adotando técnicas voltadas à Inteligência Artificial, Visão Computacional para resolver problemas diários como conhecimento facial para desbloqueio de celulares, detecção de automóveis, pessoas, tradução de placas e avisos, etc. Tudo isso, em tempo real ou muito próximo dessa realidade. Sabendo que os modelos computacionais estão evoluindo rapidamente e ficando cada vez mais robustos e presentes no mundo real, que vem a curiosidade de analisar essas características, como robustez, rapidez, confiança e segurança dessas ferramentas. Este trabalho tem por objetivo analisar a acurácia da ferramenta Google Cloud Vision para detecção e reconhecimento de textos em imagens naturais e encontrar quais os fatores que existem no ambiente em que vivemos que podem reduzir a flexibilidade de uma ferramenta produzida por uma gigante do mercado.	pt_BR
Appears in Collections:	CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO-QUIXADÁ - Monografias

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
2019_tcc_rosilva.pdf		3,03 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record