Aprendizado de máquina para o reconhecimento facial aplicado a fechaduras inteligentes
| Título | Aprendizado de máquina para o reconhecimento facial aplicado a fechaduras inteligentes | pt_BR |
| Autor | Trunfo, Victor de Rose | |
| Orientador | Neckel, Leandro | |
| Coorientador | Mattos, Merisandra Côrtes de | |
| Resumo / Abstract | Soluções de segurança para proteção de bens, como fechaduras convencionais, inteligentes e eletrônicas estão disponíveis no mercado. Algumas meio de impressão digital, no entanto, o reconhecimento facial, utilizando técnicas de visão computacional por meio de deep learning, surge como uma alternativa promissora. O objetivo desta pesquisa consiste em analisar algoritmos de reconhecimento facial aplicados a problemática de fechaduras inteligentes, empregando-se redes neurais convolucionais e métricas de avaliação para mensurar o desempenho dos modelos gerados. A abordagem da pesquisa quanto à natureza, é aplicada e de base tecnológica, empregando algoritmos de aprendizado de máquina para o reconhecimento facial em fechaduras inteligentes. No que se refere aos objetivos é uma pesquisa descritiva, pois avalia por meio de métricas de qualidade em redes neurais artificiais o desempenho dos modelos gerados pelos métodos e arquiteturas empregadas. Os resultados evidenciaram a promissora eficácia das arquiteturas DenseNet-121 e DenseNet-169, aliadas ao método de reconhecimento facial Fisherfaces, em termos de precisão, acurácia e F1, tanto em análises de pequena escala quanto de larga escala. | pt_BR |
| Data de publicação | 2023-12 | |
| Tipo | Trabalho de Conclusão de Curso - TCC | pt_BR |
| Idioma | pt_BR | pt_BR |
| Palavras-chave | Visão computacional | pt_BR |
| Palavras-chave | Deep learning | pt_BR |
| Palavras-chave | Redes neurais convolucionais | pt_BR |
| Palavras-chave | Eigenfaces | pt_BR |
| Palavras-chave | Fisherfaces | pt_BR |
| Palavras-chave | Reconhecimento facial | pt_BR |
| Descrição | Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC. | pt_BR |
| Data de depósito | 2023-09-19T21:45:52Z | |
| Data de disponibilização | 2023-09-19T21:45:52Z | |
| URI | http://repositorio.unesc.net/handle/1/10357 | |
| Cobertura espacial | Universidade do Extremo Sul Catarinense | pt_BR |
| Data de criação | 2023-12 |