Defesa de doutorado do aluno Thales Levi Azevedo Valente
https://puc-rio.zoom.us/j/95153657421?pwd=OWkvVm9mMzZEQ2RDZnFKN3I1amltQT09
Título da tese:
Method for automatic detection of stamps in scanned documents using deep learning and synthetic data generation by instance augmentation.
Resumo:
Documentos digitalizados em ambientes de negócios substituíram grandes volumes de papéis. Profissionais autorizados usam carimbos para certificar informações críticas nesses documentos. Muitas empresas precisam verificar o carimbo adequado de documentos de entrada e saída. Na maioria das situações de inspeção, as pessoas usam seus próprios olhos para identificar carimbos, e a verificação manual de carimbos é cansativa, suscetível a erros e ineficiente em termos de tempo gasto e resultados esperados. Erros na verificação manual de carimbos podem gerar multas de órgãos reguladores, interrupção de operações e até mesmo comprometer fluxos de trabalho e transações financeiras. Propomos duas técnicas que combinadas podem resolver esse problema automatizando totalmente a detecção de carimbos em documentos digitalizados do mundo real.
Nossas técnicas podem lidar com conjuntos de dados contendo muitos tipos de carimbos minoritários (de tamanho de amostra pequena), com sobreposições, combinações diferentes por página e dados ausentes. Na primeira técnica, propomos uma arquitetura de rede profunda projetada a partir da relação entre os problemas identificados em carimbos do mundo real e os desafios e soluções da tarefa de detecção de objetos apontados na literatura.
Na segunda técnica, propomos um método para aumentar, por exemplo, conjuntos de dados de carimbos a partir de dados reais para investigar se é possível detectar tipos de carimbos com amostras insuficientes.
Avaliamos os hiperparâmetros da abordagem de aumento de instâncias e os resultados obtidos através de um método Deep Explainability. Alcançamos resultados de última geração para a tarefa de detecção de carimbos combinando com sucesso essas duas técnicas.
Orientador:
Prof. Doutor Marcelo Gattas, PUC-Rio
Banca:
Prof. Doutor Paulo Ivson Netto Santos, PUC-Rio
Prof. Doutor Aristófanes Corrêa Silva, UFMA
Prof. Doutor Waldemar Celes Filho, PUC-Rio
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