Navegando por Autor "Silva, Matheus de Andrade"
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TCC Aprendizado fracamente supervisionado para rotulagem de imagens de documentos de identificação em dados da JFRN(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-10-27) Silva, Matheus de Andrade; Neto Menezes, Elias Jacob de; http://lattes.cnpq.br/9152955193794784; http://lattes.cnpq.br/8162638701965257; Bezerra, Leonardo César Teonácio; http://lattes.cnpq.br/0664132257054306; Gurgel, André Morais; http://lattes.cnpq.br/7215356171529987O trabalho visa resolver um problema comum na Justiça Federal do Rio Grande do Norte: a verificação da presença de documentos necessários em processos eletrônicos, o que gera retrabalho para servidores que precisam solicitar documentos em falta. O objetivo é propor uma solução de inteligência artificial para rotulagem de imagens de documentos de identificação em processos no sistema Creta. Foram extraídas 62600 imagens de documentos anexados nos processos. Um subconjunto foi rotulado manualmente (identidade ou não). Modelos pré-treinados (ResNet50 e Vision Transformer) extraíram features das imagens. Algoritmos de clusterização (KMeans, AffinityPropagation etc.) agruparam as features. As funções de rotulagem do Snorkel utilizaram os clusters para rotular todas as imagens automaticamente. As funções obtiveram F1 Score de 0,89-0,90 no conjunto de desenvolvimento e teste. Apenas cerca de 2% das imagens ficaram sem rótulo. O método proposto rotulou satisfatoriamente um grande volume de imagens, permitindo a construção de serviços de IA para identificação de documentos. O trabalho também apresenta uma abordagem eficiente para rotulagem automática de imagens utilizando aprendizado fracamente supervisionado.