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dc.creator.IDSILVA, J. B.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1965105795517902pt_BR
dc.contributor.advisor1GOMES, Herman Martins.
dc.contributor.advisor1IDGOMES, H. M.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4223020694433271pt_BR
dc.contributor.referee1OLIVEIRA, Maxwell Guimarães de.
dc.contributor.referee2MASSONI, Tiago Lima.
dc.description.resumoGravações de sistemas de videovigilância podem ser consultadas por sistemas inteligentes com o objetivo de identificação de placas de veículos, faces, entre outros elementos. As imagens encontradas, muitas vezes, não possuem um nível de detalhamento necessário para o reconhecimento automático destes componentes. Esta pesquisa objetiva comparar técnicas que permitam realizar o aprimoramento de imagens de baixa resolução, com foco na identificação de placas de veículos licenciados no Brasil. Para alcançar o objetivo proposto, técnicas do estado-da-arte (superresolução via redes neurais artificiais profundas) são comparadas com técnicas convencionais (a exemplo de redimensionamento com interpolação) com o propósito de verificar a capacidade de melhoria de cada técnica. As avaliações qualitativas e quantitativas foram realizadas sobre os resultados relativos ao reconhecimento dos caracteres presentes nas placas dos veículos com o objetivo de contrastar as técnicas estudadas. Foi concluído, em razão dos resultados produzidos, que as técnicas de superresolução do estado-da-arte superam os métodos convencionais quando aplicadas ao contexto de identificação de elementos em sistemas de videovigilância.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleSuperresolução em sistemas de videovigilância: um estudo comparativo.pt_BR
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20168
dc.date.accessioned2021-07-21T17:53:30Z
dc.date.available2021-07-21
dc.date.available2021-07-21T17:53:30Z
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectSuperresolução de imagens digitaispt_BR
dc.subjectSuperresolution of digital imagespt_BR
dc.subjectSuperresolución de imágenes digitalespt_BR
dc.subjectSuperrésolution d’images numériquespt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiais profundaspt_BR
dc.subjectréseau neural artificiel profondpt_BR
dc.subjectredes neural artificial profundopt_BR
dc.subjectNetworks deep artificial neuralpt_BR
dc.subjectVideovigilânciapt_BR
dc.subjectSurveillancept_BR
dc.subjectVigilanciapt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectComputer visionpt_BR
dc.subjectVision par ordinateurpt_BR
dc.subjectVisión artificialpt_BR
dc.subjectPlacas de veículos - identificaçãopt_BR
dc.subjectPlacas del vehículo - identificaciónpt_BR
dc.subjectPlaques d’immatriculation des véhicules - identificationpt_BR
dc.subjectVehicle plates - identificationpt_BR
dc.subjectIdentificação de carecteres – placas de veículospt_BR
dc.subjectIdentification of carecters - plates of vehiclespt_BR
dc.subjectIdentification des carectères - plaques nombre de véhiculespt_BR
dc.subjectIdentificación de cuidadores - placas de vehículospt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorSILVA, Jhonatan Batista da.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeSuperresolution in video surveillance systems: a comparative study.pt_BR
dc.identifier.citationSILVA, J. B. Da. Superresolução em sistemas de videovigilância: um estudo comparativo. 12 f. Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo (Curso de Bacharelado em Ciência da Computação) Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2020. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20168pt_BR
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