Geração de dados sintéticos apropriados para o treinamento dos modelos de leitura robusta

• Processo: 21/13144-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2021
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Roberto de Alencar Lotufo
• Beneficiário: Orlem Lima dos Santos
• CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
• Vinculado ao auxílio: 19/06667-3 - Leitura robusta de documentos cadastrais usando Deep Learning, AP.PIPE
• Assunto(s): Ciência de dados Aprendizado computacional Inteligência artificial Reconhecimento de padrões Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Ciência de dados | Inteligência Artificial | Processamento de imagens | Reconhecimento de Padrões | Aprendizado Profundo de Máquina

Resumo

As atividades do bolsista envolvem a participação na etapa de geração de dados sintéticos apropriados para o treinamento dos modelos de leitura robusta, com ênfase na utilização de ferramentas de modelagem geométrica e renderização de cenas. (AU)