Um time formado por cinco pesquisadores de universidades pernambucanas conquistou o terceiro lugar na Competition on Components Segmentation Task of Document Photos, uma competição mundial de análise e reconhecimento de documentos, um campo de crescente importância na era atual da transição digital, que aconteceu na International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2021). O feito foi obtido no desafio “Signature Segmentation”, que envolvia detectar e segmentar assinaturas manuscritas em documentos de identificação.
A professora do Campus Caruaru da Universidade de Pernambuco (UPE), Patricia Takako Endo, fez parte do dotLAB Brazil Group, ao lado dos discentes da Universidade Federal de Pernambuco, Iago Richard Rodrigues Silva e Leylane Graziele Ferreira da Silva, e dos docentes da UFPE Cleber Zanchettin e David Macedo.
O dotLAB Brazil foi a única equipe brasileira na competição, que teve ao todo 16 times participantes, sendo 10 grupos chineses, um sul-coreano, um vietnamita, um suíço, um alemão e um inscrito de forma anônima.
A competição é parte da 16ª edição da ICDAR 2021, que será realizada em Lausanne, na Suíça, entre os dias 5 e 10 de setembro. A competição consistia em três desafios. Os competidores teriam que desenvolver algoritmos de detecção automática de limites de documento, segmentação de zonas de textos e segmentação de assinaturas.
O dotLAB Brazil propôs o Self-Calibrated U-Net (SC-U-Net), uma nova arquitetura convolucional baseada na U-Net associada à técnica Self-Calibrated Convolution que cobre os três desafios da competição (por meio de treinamento separado), e conseguiu o terceiro melhor desempenho no desafio de segmentação de assinatura.
Como a Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) e o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) foram financiadores parciais do estudo, as equipes trabalharam com os seguintes tipos de documentos brasileiros: Carteira Nacional de Habilitação (CNH), Cadastro de Pessoas Físicas (CPF) e Registro Geral (RG). As imagens foram capturadas por diferentes câmeras de telefones celulares em resoluções diferentes, o que elevava o desafio.
Devido a restrições de privacidade para o conjunto de dados fornecido, todo o texto com informações pessoais foi sintetizado com dados falsos. Além disso, as assinaturas originais foram substituídas por outras coletadas aleatoriamente de diferentes fontes.
Os participantes enviaram suas hipóteses de segmentação calculado nos conjuntos de teste correspondentes para alguns ou todos os três desafios. Ao contrário de outras participantes, a equipe do dotLAB Brazil participou dos três desafios. Além de Patricia Endo, outros dois integrantes do grupo têm ligação com a UPE como egressos do curso de Sistemas de Informação do Campus Caruaru: Iago Richard Rodrigues Silva e Leylane Graziele Ferreira da Silva. Patricia Endo também é professora de Programa de Pós-graduação em Engenharia da Computação da Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco (Poli/UPE).
No último, o de Segmentação de Assinatura, os pesquisadores pernambucanos enfrentaram dez concorrentes. Os times tiveram que retornar uma imagem com o mesmo tamanho da imagem do documento, com os traços de assinatura escritos à mão como primeiro plano em pixels brancos, e tudo o mais em pixels pretos.
O principal objetivo deste concurso foi estimular pesquisadores e cientistas na busca por novas técnicas para o tratamento dessas imagens de documentos de identificação. A segmentação de assinaturas manuscritas apresenta a maior complexidade entre as três tarefas abordadas na competição.