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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMIRANDA, Breno Alexandro Ferreira de-
dc.contributor.authorLUCENA, Matheus Epitácio Barros de-
dc.date.accessioned2024-08-08T12:41:46Z-
dc.date.available2024-08-08T12:41:46Z-
dc.date.issued2024-03-21-
dc.date.submitted2024-08-05-
dc.identifier.citationLUCENA, Matheus Epitácio Barros de Lucena. Detecção automática de falhas de localização em aplicativos Android. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso Ciência da Computação - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/57263-
dc.description.abstractA tradução de aplicativos móveis para diferentes idiomas é um passo estratégico essencial para empresas que almejam alcançar usuários internacionais. No entanto, esse processo é suscetível a erros que podem passar despercebidos devido à barreira do idioma e à complexidade das interfaces. O presente trabalho propõe uma ferramenta automatizada para detectar falhas semânticas de tradução em interfaces de aplicativos móveis, analisando capturas de tela através de reconhecimento ótico de caracteres e comparando-as com arquivos XML que contém a hierarquia da interface. O sistema gera um relatório das inconsistências encontradas, oferecendo um meio prático para testadores encontrarem possíveis erros. A validade da ferramenta foi confirmada por meio de testes com aplicativos disponíveis no mercado.pt_BR
dc.format.extent34 p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectAplicativos mobilept_BR
dc.subjectLocalização de softwarept_BR
dc.subjectReconhecimento ótico de caracterespt_BR
dc.titleDetecção automática de falhas de localização em aplicativos Androidpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0311224988123909pt_BR
dc.description.abstractxTranslating mobile apps into different languages is a key strategic step for companies looking to reach international users. However, this process can have mistakes that might go unseen because of language barriers and the complicated nature of interfaces. The present work introduces an automated tool designed to detect missing translations within mobile app interfaces by analyzing screenshots via optical character recognition and comparing them with XML files that contain the interface’s hierarchy. The system makes a report of the errors found, giving testers a practical way to spot possible mistakes. The tool’s effectiveness was confirmed by testing it with apps that are available in the market.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
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