Avaliação de modelos pré-treinados para a classificação de documentos de identificação (2024)
- Authors:
- Autor USP: RIGUETTE, RICARDO BARBOSA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS
- Keywords: Classificação de documentos
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho explora o uso de redes neurais convolucionais (CNNs) e outros modelos avançados de aprendizado profundo na classificação de documentos de identificação, um desafio crescente no contexto de gestão de informações digitais. A pesquisa busca avaliar alternativas para desenvolver componentes próprios que substituam soluções terceirizadas, com o objetivo de reduzir custos, melhorar a segurança e aumentar a flexibilidade operacional. Utilizando o conjunto de dados BID (Brazilian Identity Document Dataset), que inclui imagens de RG, CNH e CPF, foram avaliados três modelos pré-treinados: ResNet50, VGG19 e InceptionV3. O pipeline abrangeu etapas de pré-processamento, como redimensionamento e normalização de imagens, treinamento com técnicas de aprendizado transferido e validação por métricas de desempenho, como acurácia, sensibilidade e precisão. Os resultados mostraram que o modelo VGG19 alcançou 100% de acurácia nos testes, demonstrando sua superioridade em termos de precisão e tempo de treinamento. O InceptionV3 e o ResNet50 também apresentaram desempenhos robustos, com acurácias superiores a 98%. O estudo destaca o potencial de componentes proprietários para classificação de documentos, integrando eficiência tecnológica e requisitos práticos, além de propor direções futuras, como o uso de modelos mais modernos e técnicas de aprendizado contínuo. A conclusão reforça a viabilidade de sistemas baseados em aprendizado profundo para atender demandas específicas de classificação documental.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
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ABNT
RIGUETTE, Ricardo B. Avaliação de modelos pré-treinados para a classificação de documentos de identificação. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/82123d7f-f691-490e-a3e6-d3d90c2ae489/Ricardo_B.__Riguette.pdf. Acesso em: 28 abr. 2025. -
APA
Riguette, R. B. (2024). Avaliação de modelos pré-treinados para a classificação de documentos de identificação (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/82123d7f-f691-490e-a3e6-d3d90c2ae489/Ricardo_B.__Riguette.pdf -
NLM
Riguette RB. Avaliação de modelos pré-treinados para a classificação de documentos de identificação [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/82123d7f-f691-490e-a3e6-d3d90c2ae489/Ricardo_B.__Riguette.pdf -
Vancouver
Riguette RB. Avaliação de modelos pré-treinados para a classificação de documentos de identificação [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/82123d7f-f691-490e-a3e6-d3d90c2ae489/Ricardo_B.__Riguette.pdf
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