Nome: Kelly Lais Wiggers

Email: kwiggers@utfpr.edu.br

Lattes: http://lattes.cnpq.br/4553731210869761

Disponível para orientação: Não

Escolaridade: Doutora

Vínculo: Efetivo

Área de atuação:

Orientações concluídas

Total de 2 orientações

Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma API RESTful acessível e personalizável para rastreamento e reidentificação de pessoas em vídeos, utilizando técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional. A proposta busca democratizar o uso de sistemas baseados em inteligência artificial (IA) ao integrar modelos de detecção, rastreamento e extração de características visuais em uma interface funcional e intuitiva. Tais tecnologias, embora amplamente estudadas, ainda enfrentam barreiras de adoção devido à complexidade técnica e à escassez de ferramentas públicas e bem documentadas. A solução desenvolvida permitirá identificar indivíduos em transmissões ao vivo ou vídeos enviados, com suporte à adição de identificadores únicos e proteção da privacidade por meio de técnicas de criptografia. A iniciativa visa preencher lacunas existentes entre bibliotecas de pesquisa e aplicações práticas, oferecendo uma plataforma modular aplicável em contextos como segurança urbana, automação, controle de acesso e projetos sociais. O projeto utiliza bibliotecas consolidadas como YOLO e OSnet aliadas a \textit{frameworks web} como \textit{FastAPI}, para construir um pipeline de rastreamento end-to-end com foco em desempenho e acessibilidade por desenvolvedores e pesquisadores.

Beatriz Freccia Amante (acadêmico)
Kelly Lais Wiggers (orientador)
03 de dezembro de 2025, 16:00 (data de aprovação)
Monografia

Diante da inacessibilidade de determinados livros e outros textos publicados antes da era digital, bem como do tratamento secundário da comunidade de OCR para com o tratamento dos documentos analisados em texto digital próprio para a leitura casual, determina-se a necessidade de uma ferramenta que, trabalhando com OCR, dedique-se na extração de textos de imagens ou arquivos PDF, visando facilitar a leitura e disseminação desses textos. Para atingir esse objetivo foi realizado uma pesquisa comparativa entre ferramentas OCR Paddle, Docling e Tesseract e a mLLM Gemini. Foi construída uma API em Python para realizar o trabalho de processamento do OCR e a formatação do texto . Isso foi integrado por uma interface web desenvolvida com o framework PHP Laravel, com o objetivo de disponibilizar o projeto para a maior quantidade de pessoas possível. O presente trabalho possui tanto uma via científica e experimental como prática, buscando comparar as ferramentas OCR e solucionar algo que é, por muitas vezes, ignorado pelas ferramentas, a devida formatação do texto para leitura, também tendo como objetivo disponibilizar os resultados dessa pesquisa como uma ferramenta de fácil uso e acesso para a comunidade.

Joao Paulo Abdala Bohaczk (acadêmico)
Kelly Lais Wiggers (orientador)
03 de dezembro de 2025, 15:00 (data de aprovação)
Monografia

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