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Tipo: Dissertação
metadata.dc.title: Belezati: desenvolvimento de um módulo de escaneamento e descrição de ingredientes cosméticos baseado na web utilizando tecnologia OCR via API
Autor(es): Severo, Deise Dall’Agnol
Primeiro Orientador: Schepke, Claudio
Resumo: Um survey realizado neste trabalho com 254 participantes revelou que o preço elevado de um produto cosmético é um fator determinante para o participante não comprá-lo. Mas ao saber os benefícios que este mesmo produto pode proporcionar, o participante poderia mudar de ideia e adquiri-lo. O que podemos concluir é que o valor de um produto cosmético não está relacionado ao seu preço e sim ao seu custo-benefício que o mesmo proporciona. Neste sentido foi pensado numa maneira de auxiliar os consumidores a fazerem melhores escolhas no momento da compra de cosméticos, não mais escolhendo pelo preço do produto e sim pelo benefício que o mesmo pode proporcionar. Desta forma, foi desenvolvido um módulo dentro do sistema web existente no mercado, chamado Belezati, para informar aos consumidores a função dos ingredientes contidos na composição de um cosmético. Um meio para oferecer esta funcionalidade de forma prática no momento da compra de um produto é a possibilidade de escanear os ingredientes da embalagem do cosmético e no mesmo instante receber informações acerca do produto. Para isto, foram implementadas duas ferramentas de reconhecimento óptico de caracteres disponíveis no mercado por meio de APIs. As ferramentas escolhidas foram a Tesseract e a Amazon Textract. Após as análises, foi concluído que a ferramenta Amazon Textract possui uma performance superior ao Tesseract, que necessita de um tratamento prévio na imagem para a extração do texto. Outro fator de sucesso para as extrações é a resolução da imagem que, quanto maior, melhor é a nitidez dos caracteres, facilitando a extração pelas ferramentas. Além da performance percebida, durante os experimentos ficou evidente que as ferramentas que utilizam reconhecimento óptico de caracteres auxiliam pessoas com baixa visão a compreenderem o que está escrito nos rótulos dos cosméticos, que muitas vezes encontram-se com caracteres muito pequenos para serem lidos a olho nu.
Abstract: A survey carried out in this work with 254 participants revealed that the high price of a cosmetic product is a determining factor in the participant not purchasing it. But, the participant could change their mind and purchase it upon learning the product benefits can provide. We can conclude that the value of a cosmetic product is not related to its prices to the cost-benefit it provide. In this sense, we designed a way to help consumers make better choices when purchasing cosmetics, no longer choosing based on the product price but preferably based on the benefits it can provide. In this way, we develop a module within the existing web system on the market, called Belezati, to inform consumers about the function of the ingredients contained in the composition of a cosmetic. One way to offer this functionality in a practical way when purchasing a product would be the possibility of scanning the ingredients on the cosmetic packaging and instantly receiving information about the product. For this, we implement two optical character recognition tools available on the market through APIs. The tools chosen were Tesseract and Amazon Textract. After the analysis, we conclude that the Amazon Textract tool has a higher performance than Tesseract, which requires prior image processing to extract the text. Another success factor for extractions is the image resolution, which, the higher it is, the better the sharpness of the characters, making extraction easier by the tools. In addition to perceived performance, during the experiments it became clear that tools that use optical character recognition help people with low vision understand what on cosmetic labels is written, which often contain characters too small to be read by eye.
metadata.dc.subject: Engenharia de software
Desenvolvimento de software
Aplicações web
Aplicativos móveis
Cosméticos
Tesseract
Amazon Textract
Software engineering
Software development
Web applications
Mobile apps
Cosmetics
CNPQ: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
metadata.dc.publisher: Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Alegrete
Curso: Mestrado Profissional em Engenharia de Software
metadata.dc.identifier.citation: SEVERO, Deise Dall’Agnol. Belezati: desenvolvimento de um módulo de escaneamento e descrição de ingredientes cosméticos baseado na web utilizando tecnologia OCR via API. Orientador: Claudio Schepke. 2024. 60p. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia de Software) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, 2024.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
metadata.dc.identifier.uri: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/9022
metadata.dc.date.issued: 19-Jan-2024
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears???Mestrado Profissional em Engenharia de Software

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Dissertação - Deise Dall'Agnol Severo - 2023.pdf3.66 MBAdobe PDF???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.view???


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