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Detecção de códigos QR usando modelos de aprendizado profundo

Processo: 18/00390-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2018
Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Nina Sumiko Tomita Hirata
Beneficiário:Leonardo Blanger
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento, AP.TEM
Assunto(s):Visão computacional   Aprendizado computacional   Reconhecimento de padrões   Código de barras

Resumo

Códigos QR são códigos bidimensionais com capacidade para codificar não somente dígitos, como é o caso de códigos de barra tradicionais, mas também caracteres alfanuméricos. Dentre os usos mais comuns, destaca-se a codificação de URLs e o acesso rápido ao respectivo conteúdo web referenciado por meio de aplicativos decodificadores. Quando esses códigos são enquadrados e capturados explicitamente, a decodificação ocorre sem maiores dificuldades. No entanto, códigos QR capturados acidentalmente, sem uma intenção explícita, muitas vezes não são sequer detectados. A possibilidade de detectá-los poderia viabilizar, por exemplo, aplicações que utilizam robôs autônomos em ambientes dinâmicos. Neste projeto de pesquisa serão estudados e desenvolvidos métodos baseados em aprendizado profundo (deep learning) para a detecção de presença de códigos QR em imagens adquiridas arbitrariamente. Estratégias que exploram a estrutura comum em códigos QR, como os padrões fixos em seus três cantos, serão propostos. Como contribuições concretas espera-se a produção de um dataset para treinamento e avaliação dos detectores, modelos profundos treinados especificamente para a detecção desses códigos, e a promoção e avanço de conhecimentos dentro do grupo de pesquisa acerca de modelos profundos voltados para a detecção de objetos em imagens. (AU)

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