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Este trabalho de iniciação científica apresenta um algoritmo para a detecção ótica de caracteres (OCR) do alfabeto latino, considerando letras maiúsculas e minúsculas, em placas de sinalização. Primeiramente, o programa faz a conversão da imagem colorida para preto e branco e realiza a sua binarização através do método de Otsu. Na imagem binarizada é feita a separação das letras e o cálculo das \textit{features}. A última etapa consiste na classificação das letras já separadas, que foi feita utilizando dois classificadores distintos, um baseado em perceptrons e outro em uma rede de regressão generalizada (GRNN).Para o perceptron foram testadas 3 funções de ativação diferentes, a função degrau, a função sigmoide e a função de base radial. Tanto para o perceptron quanto para a GRNN foram utilizadas features de diferentes dimensões e os resultados foram comparados com a ferramenta de OCR Tesseract. Para o perceptron, os melhores resultados foram obtidos com a função sigmoide e entre o perceptron e a GRNN, os melhores resultados foram obtidos com a GRNN. Inclusive quando comparado com os obtidos pelo Tesseract.