Publicação: Reconhecimento de cédulas real usando algoritmo surf (speeded-up robust features)
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
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Resumo
Este trabalho propõe um algoritmo para identificar cédulas da Segunda Família do Real.
O foco é desenvolver um algoritmo fácil, mas eficiente, que será útil para reconhecimento
de cédulas para ajudar pessoas com deficiência visual. O sistema de reconhecimento é
um processo que visa extrair informações significativas de uma determinada imagem. A
tecnologia de reconhecimento e detecção de cédulas promete procurar e extrair as marcas
visíveis e ocultas na moeda de papel para uma classificação mais eficiente. Cada nota de
Real (ex., 2, 5, 10, 20, 50 e 100 reais) possui diferentes características como cor, tamanho
e textos. Frequentemente as notas de dinheiro estão embaçadas ou danificadas pelo
constante uso, o que dificulta a tarefa de identificação. Por isso, é muito importante
selecionar os recursos corretos e o algoritmo adequado para essa finalidade. O método
utilizado consiste em um descritor para proporcionar maior rapidez e robustez na extração
de pontos de interesse em imagens. Esse método (SURF – Speed-Up Robust Features) é
baseado na transformada de Haar para reduzir o custo computacional. A principal
vantagem da técnica para extração de características é a identificação de pontos de
interesse em uma imagem em diferentes escalas e a possibilidade de correspondência
entre pontos em imagens distintas. Os resultados experimentais obtidos comprovam a
robustez, flexibilidade e eficiência do método proposto.
Abstract
This paper proposes an algorithm to identify the Segunda Família do Real banknotes. The
focus is to develop an easy and efficient algorithm that will be used for paper money
recognition in order to help visually impaired people. The recognition system is a process
that seeks to extract meaningful information from a particular image. Banknote
recognition and detection technology intend to search for and extract the visible and
hidden markings in the paper currency for a more efficient sorting. Each Real banknote
(eg, 2, 5, 10, 20, 50 and 100 reais) has its own characteristics like color, size and texts.
Often, money notes are blurred or damaged by constant use, which makes the
identification difficult. Therefore, it is very important to select the right resources and the
appropriate algorithm for this purpose. The method used in this work consists of a
descriptor to provide greater speed and robustness in the extraction of points of interest
on images. The method (SURF – Speed-Up Robust Features) is based on the Haar
transform to reduce computational cost. The main advantage of this technique for
extraction of characteristics is the identification of points of interest in an image at
different scales and the possibility of matching points among them. The experimental
results obtained prove the robustness, flexibility and efficiency of the proposed method.
Palavras-chave
Reconhecimento de cédulas, Deficiência Visual, Algoritmo, Descritor, Transformada de Haar, Identificação de pontos de interesse, SURF
Citação
Duarte, Lucas Eduardo Ribeiro. Reconhecimento de cédulas real utilizando algoritmo SURF. 2019. 102 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica de Telecomunicações) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.