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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSantos, Samuel-
dc.creatorVieira, Gabriel-
dc.creatorLima, Junio-
dc.creatorSantos, Allan-
dc.date.accessioned2020-03-09T13:34:05Z-
dc.date.available2019-10-09-
dc.date.available2020-03-09T13:34:05Z-
dc.date.issued2019-10-09-
dc.citation.issue32pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2019.8331pt_BR
dc.identifier.issn2177-9384pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/1099-
dc.description.abstractWe present in this paper an inclusive applicationthat allows visually impaired people to interact socially with otherindividuals in leisure activities such as card games. For this, webuilt a generalizable model that was trained for the detectionand recognition of playing cards by using convolutional neuralnetwork through deep learning. A system called Smart Assistantwas designed and implemented based on TensorFlow’s objectdetection API. At a predefined location, a digital camera is usedto detect cards in real-time. Then, these detected cards are sentto the classifier. After the classification, the SAPI Text to SpeechSynthesis API (TTS) is used to convert the labels of recognizedcards (in text format) to speech output. Experiments show thatin real game situations, the application can identify and classifycards with high assertiveness.pt_BR
dc.description.resumoApresentamos neste trabalho uma aplicação inclusiva que permite pessoas com deficiência visual interagir socialmente com outros indivíduos em atividades de lazer, como jogos que envolvam carteado. Para isso, foi construído um modelo generalizável, treinado para detecção e reconhecimento de cartas de baralho através do aprendizado de máquina profundo. Neste contexto, foi projetado e implementado um sistema denominado Smart Assistant, baseado na API de detecção de objetos do TensorFlow. Em um local previamente definido, as cartas são colocadas dentro do campo de visão de uma câmera digital para que possam ser detectadas e classificadas em tempo real. A API SAPI, de sintetização de texto para fala (TTS), é usada para converter os rótulos das cartas detectadas (em formato de texto) em saída de áudio. Os experimentos iniciais mostram que em situações reais de jogo, a aplicação consegue identificar e classificar cartas com alta assertividade.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Samuel Alves dos Santos (2016201202010027@ifgoiano.edu.br) on 2020-02-17T00:34:10Z No. of bitstreams: 1 document.pdf: 3844399 bytes, checksum: dd26d75ef73525ed2fd1b0a48f932d7f (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br), reason: Boa tarde Prezados, Informamos que sua submissão foi rejeitada para ajustes pelo seguinte motivo:   O Termo de Ciência e Autorização Eletrônico (TCAE) e a ata de defesa (ou folha de aprovação assinada)  não foram anexados à submissão. Tais documentos deverão constar, obrigatoriamente, nas submissões feitas no Repositório. Por ventura os documentos não estejam inseridos na submissão, a publicação será rejeitada pelos administradores da plataforma.  O TCAE está disponível na plataforma na aba "Termo de Autorização", podendo ser encontrado no seguinte link:  https://suap.ifgoiano.edu.br/media/documentos/arquivos/TCAE_-_Termo_de_autorizacao.pdf   O(s) autor(es) devem revisar a versão final do trabalho acadêmico e gerar arquivo em formato PDF dessa versão, com as devidas comprovações solicitadas de aprovação dessa versão contendo o TCAE e a Ata de defesa.  Assim que o TCAE e ata de defesa estiverem assinados e anexados, nos reenvie pela plataforma. Informamos que sua submissão não foi cancelada, você deverá entrar novamente na plataforma e seguir os procedimentos solicitados. Para tirar dúvidas, sugerimos que você dê uma olhada nos tutoriais de como submeter o trabalho no RIIF Goiano: https://suap.ifgoiano.edu.br/media/documentos/arquivos/como_depositar_riif_goiano_1.1.pdf Aguardamos a devolução do mesmo com as alterações solicitadas. Estamos à disposição. Atenciosamente, on 2020-02-17T16:17:41Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Samuel Alves dos Santos (2016201202010027@ifgoiano.edu.br) on 2020-03-09T13:20:27Z No. of bitstreams: 3 document.pdf: 3844399 bytes, checksum: dd26d75ef73525ed2fd1b0a48f932d7f (MD5) Ata.pdf: 144120 bytes, checksum: b220b07a1af2a3d9765cb096cfa6b27b (MD5) Declaracao.pdf: 987384 bytes, checksum: b7c65d569971070469bf93d97d7ab264 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2020-03-09T13:30:53Z (GMT) No. of bitstreams: 3 document.pdf: 3844399 bytes, checksum: dd26d75ef73525ed2fd1b0a48f932d7f (MD5) Ata.pdf: 144120 bytes, checksum: b220b07a1af2a3d9765cb096cfa6b27b (MD5) Declaracao.pdf: 987384 bytes, checksum: b7c65d569971070469bf93d97d7ab264 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-03-09T13:34:05Z (GMT). No. of bitstreams: 3 document.pdf: 3844399 bytes, checksum: dd26d75ef73525ed2fd1b0a48f932d7f (MD5) Ata.pdf: 144120 bytes, checksum: b220b07a1af2a3d9765cb096cfa6b27b (MD5) Declaracao.pdf: 987384 bytes, checksum: b7c65d569971070469bf93d97d7ab264 (MD5) Previous issue date: 2019-10-09en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.relation.ispartofSIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Imagespt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTecnologia assistivapt_BR
dc.subjectRedes Neuraispt_BR
dc.subjectAprendizado profundopt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleTECNOLOGIA ASSISTIVA PARA RECONHECIMENTO DE CARTAS DE BARALHO UTILIZANDO APRENDIZADO PROFUNDOpt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
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artigo_Allan Duque dos Santos_Samuel Alves dos Santos.pdfTecnologia assistiva para reconhecimento de cartas de baralho utilizando aprendizado profundo3,75 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Ata_Allan Duque dos Santos_Samuel Alves dos Santos.pdfAta de defesa140,74 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
TCAE_Allan Duque dos Santos_Samuel Alves dos Santos.pdfTCAE964,24 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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