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dc.contributor.advisorFerreira, João Carlos Amaro-
dc.contributor.advisorCardoso, Elsa Alexandra Cabral da Rocha-
dc.contributor.authorAntunes, Nuno Francisco Castro da Gama-
dc.date.accessioned2021-02-22T13:47:03Z-
dc.date.available2021-02-22T13:47:03Z-
dc.date.issued2020-12-03-
dc.date.submitted2020-10-
dc.identifier.citationAntunes, N. F. C. da G. (2020). OMECO: Generating personalized business card designs from images [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/22112pt-PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10071/22112-
dc.description.abstractRising competition in the retail and hospitality sectors, especially in densely populated and touristic destinations is a growing concern for many business owners, who wish to deliver their brand communication strategy to the target audience. Many of these businesses rely on word-of-mouth marketing, delivering business cards to customers. Furthermore, the lack of a dedicated marketing team and budget for brand image consolidation and design creation often limits the brand expansion capability. The purpose of this study is to propose a novel system prototype that can suggest personalized designs for business cards, based on an existing business card picture. Using perspective transformation, text extraction and colour reduction techniques, we were able to obtain features from the original business card image and generate an alternative design, personalized for the end user. We have successfully been able to generate customized business cards for different business types, with textual information and a custom colour palette matching the original submitted image. All of the system modules were demonstrated to have positive results for the test cases and the proposal answered the main research question. Further research and development is required to adapt the current system to other marketing printouts, such as flyers or posters.por
dc.description.abstractO aumento da concorrência nos setores retalhista e hoteleiro, especialmente em destinos e densamente povoados e turísticos, é uma preocupação crescente para muitos empresários, que desejam apresentar a sua estratégia de comunicação de marca ao público-alvo. Muitos destes negócios dependem do marketing boca-a-boca, entregando cartões de visita aos clientes. Além disso, a falta de uma equipa de marketing dedicada e de orçamento para a consolidação da imagem e criação de design limita muitas vezes a capacidade de expansão da marca. O objectivo deste estudo é propor um novo protótipo de sistema que possa sugerir desenhos personalizados para cartões de visita, com base numa imagem de cartão de visita já existente. Utilizando técnicas de transformação de perspectiva, extracção de texto e redução de cor, conseguímos obter características da imagem original do cartão de visita e gerar um desenho alternativo, personalizado para o utilizador final. Conseguímos gerar cartões de visita personalizados para diferentes tipos de negócio, com informação textual e uma palete de cores personalizada que corresponde à imagem original apresentada. Todos os módulos do sistema demonstraram ter resultados positivos para os casos de teste e a proposta respondeu à principal questão de pesquisa. É necessária mais investigação e desenvolvimento para adaptar o sistema atual a outros imprimíveis de marketing, tais como folhetos ou cartazes.por
dc.language.isoengpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectComputer visionpor
dc.subjectArtificial intelligencepor
dc.subjectMarketingpor
dc.subjectDesign generationpor
dc.subjectNatural language processingpor
dc.subjectVisão computacionalpor
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectGeração de designpor
dc.subjectProcessamento de língua naturalpor
dc.titleOMECO: Generating personalized business card designs from imagespor
dc.typemasterThesispor
dc.peerreviewedyespor
dc.identifier.tid202627950por
dc.subject.fosDomínio/Área Científica::Ciências Sociais::Economia e Gestãopor
thesis.degree.nameMestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisãopor
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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