12 mar 2020
15:30 Defesa de Mestrado Sala 85 - IC 2
Tema
Localização de Textos em Imagens de Cena Utilizando Redes Convolucionais Leves
Aluno
Luís Gustavo Lorgus Decker
Orientador / Docente
Ricardo da Silva Torres
Breve resumo
Múltiplas frentes de pesquisa reportaram resultado altamente eficientes para o problema de detecção de texto. Porém, muitas destas soluções são custosas, o que restringe o uso das mesmas em várias aplicações que dependem de dispositivos com capacidade computacional restrita, como relógios inteligentes e celulares. Neste trabalho, tratamos deste problema a partir da investigação da possibilidade do uso de redes neurais eficientes de detecção de objetos para este problema. Propomos a junção de duas arquiteturas leves, MobilenetV2 e Single Shot Detector (SSD) para resolver o problema da detecção de texto. Resultados experimentais nos conjuntos de dados ICDAR'11 e ICDAR'13 demonstram que nossa proposta está associada a bons resultados tanto temos de eficácia quanto de eficiência. Em especial, o método proposto obtém resultados estado-da-arte no conjunto de dados ICDAR'11, com {\em f-measure} de 96.09%.
Banca examinadora
Titulares:
| Allan da Silva Pinto | IC/UNICAMP |
| Rodrigo Minetto | DAINF/UFTPR |
| Marcos Vinicius Mussel Cirne | IC/UNICAMP |
Suplentes:
| Anderson de Rezende Rocha | IC/UNICAMP |
| João Paulo Papa | FC/UNESP |