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Identificação de escritor por transformada SIFT e SVM-Linear na língua portuguesa
dc.contributor.author | Sanchez, João Paulo Lopes | |
dc.date.accessioned | 2024-02-19T18:47:19Z | |
dc.date.available | 2024-02-19T18:47:19Z | |
dc.date.issued | 2024-02-16 | |
dc.identifier.citation | SANCHEZ, João Paulo Lopes. Identificação de escritor por transformada SIFT e SVM-Linear na língua portuguesa. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19410. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19410 | |
dc.description.abstract | This work investigates the feasibility of the SIFT Transform (Scale-Invariant Feature Transform) and the SVM-Linear algorithm (Support Vector Machine-Linear) for identifying authors in texts in portuguese. The research contributes to the area of forensic authorship, information security and style analysis, seeking to provide a robust and efficient method for identifying authors in different contexts. The proposed methodology uses the SIFT Transform together with the Bag-of-Words concept to extract relevant characteristics from texts and SVM-Linear as a classifier to identify authors. The research was carried out on a BFL (Brazilian Forensic Letter Database) dataset, composed of forensic documents in Portuguese, to evaluate the effectiveness of the methodology. The proposed methodology obtained promising results, with an average accuracy rate of up to 98.73% in identifying authors. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Identificação de autor | por |
dc.subject | Author identification | eng |
dc.subject | Transformada SIFT | por |
dc.subject | SIFT transform | eng |
dc.subject | SVM-Linear | eng |
dc.subject | Língua portuguesa | por |
dc.subject | Portuguese language | eng |
dc.subject | Autoria forense | por |
dc.subject | Forensic authorship | eng |
dc.title | Identificação de escritor por transformada SIFT e SVM-Linear na língua portuguesa | por |
dc.title.alternative | Writer identification by SIFT and SVM-Linear transform in portuguese language | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | França, Celso Aparecido de | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4547836128892982 | por |
dc.description.resumo | Este trabalho investiga a viabilidade da Transformada SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) e do algoritmo SVM-Linear (Support Vector Machine-Linear) para a identificação de autores em textos em português. A pesquisa contribui para a área de autoria forense, segurança da informação e análise de estilo, buscando fornecer um método robusto e eficiente para a identificação de autores em diferentes contextos. A metodologia proposta utiliza a Transformada SIFT juntamente com o conceito de Bag-of-Words para extrair características relevantes dos textos e a SVM-Linear como classificador para identificar os autores. A pesquisa foi realizada em um conjunto de dados BFL (Brazilian Forensic Letter Database), composto por documentos forenses na língua portuguesa, para avaliar a efetividade da metodologia. A metodologia proposta obteve resultados promissores, com uma taxa de acurácia média de até 98,73% na identificação de autores. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOS | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.publisher.course | Engenharia Elétrica - EE | por |
dc.contributor.advisor1orcid | https://orcid.org/0000-0003-2235-9551 | por |