Análise do desempenho de modelos de optical character recognition de propósito geral em placas veiculares - Tozevich, Luís Gustavo Werle; Lunardi, Gabriel Machado; Silveira, Thiago Lopes Trugillo da; Oliveira, Adriano Quilião de (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
O Reconhecimento Automático de Placas Veiculares (ALPR) é uma tecnologia importante para diversas áreas, como sistemas de transporte, cujo desenvolvimento pode apresentar altos custos e complexidade. Nesse contexto, modelos de Optical Character Recognition (OCR) de propósito geral emergem como uma potencial alternativa. Este trabalho realizou uma avaliação quantitativa de três OCRs genéricos (EasyOCR, Pytesseract, Keras-OCR). Os resultados revelam uma discrepância de desempenho: modelos estado da arte atingem 95,6% de acurácia, enquanto o OCR genérico de melhor performance alcançou somente 16,5%. Tais achados demonstram que ferramentas de OCR não especializadas carecem de adequação para aplicações reais em ALPR.