Desenvolvimento de aplicação Android para reconhecimento óptico de caracteres...

A aplicação de algoritmos de reconhecimento óptico de caracteres é cada vez mais ampla, devido à crescente necessidade de digitalizar informações. Neste trabalho, um pouco da história de como a área de OCR cresceu, como funcionam suas etapas, e alguns exemplos de aplicações OCR são brevemente estudados. Verifica-se também a importância da utilização de técnicas da visão computacional para eliminar ruídos e informações irrelevantes, e extrair da imagem as informações de interesse para a respectiva aplicação. O trabalho realizado é compreender o funcionamento do Tesseract, ferramenta própria para a execução de OCR, e aplica-la à imagem de um brinco utilizado para controle e identificação animal, após o devido pré-processamento da imagem para a extração dos 6 algarismos de interesse. Atualmente, a leitura automático do brinco dá-se com a conexão de um bastão leitor de RFID, que reveza a conexão com o smartphone com a balança. O objetivo é substituir o uso deste bastão com a leitura através da câmera do smartphone. A imagem da câmera é processada em tempo de execução utilizando-se o OpenCV para extrair a informação de interesse, e então esta imagem resultante é passada para o reconhecimento do Tesseract, que retorna um texto que é mostrado para a seleção através de 3 botões na interface, diminuindo o efeito do erro do reconhecimento sobre a experiência do usuário. O resultado foi satisfatório considerando uma amostragem pequena de testes, obtendo uma média de 87.2% de acerto, e obtendo o resultado certo em todas as vezes com o tempo de 2831.39 ms.

Palavras-chave em Inglês

OCR
Tesseract
Computer vision
Open CV
Android

Resumo em Inglês

The application of algorithms related to optical character recognition is developing everyday, due to the growing need of digitalize information. On this paper, the history of how OCR has grown, what are the steps to achieve it and some examples are briefly studied. It turns out that the importance of the use of computer vision is huge on this subject, either to eliminate noise and irrelevant information, or to extract important information from the image itself. One of the steps of the work is to understand how Tesseract – OCR engine – Works, and apply its methods to an ear tag for animal identification and control purposes, after properly preprocessing the image to extract the 6 numbers of interest. Today the automatic Reading of the ear tag is done by an RFID reader, which alternates its smartphone bluetooth connection with the balance. The goal is to replace this RFID reader with the OCR Reading through the phone camera. The camera image is processed in execution time by using OpenCV to extract the infomation of interest, then the resulting image is put to Tesseract recognition, which returns a text shown in 3 buttons in the user interface, lowering the effects in the user experience caused by recognition error. The result was satisfactory considering a small sampling, in which it was able to get a 87.2% average hit, and getting the right result in all times with an average time of 2831.39 ms.

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Data de Publicação

2015-02-23

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