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dc.contributor.advisorLima, João Vicente Ferreira
dc.creatorFajardo, Francisco Tassinari
dc.date.accessioned2021-02-10T18:14:30Z
dc.date.available2021-02-10T18:14:30Z
dc.date.issued2019-12-05
dc.date.submitted2019
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/20316
dc.descriptionTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Bacharelado em Ciência da Computação, RS, 2019.por
dc.description.abstractHumans naturally perform the act of detecting and recognizing faces, but for a computer the task of describing objects from images is not trivial. Computer Vision had a revolution after the use of convolutional neural networks to identify patterns. A field benefited is the security field since the systems that exploit the detection of faces and the recognition of them had an increase of precision. This work develops a web application for viewing and organizing information about methods known in the literature, methods of detection and of facial recognition. In addition, the work uses images taken from security cameras, and demonstrates detections and recognitions in an organized manner in the application, since gathering information about such methods can be a exhausting task. This work details the implemented system that uses its methods of public libraries that contribute to the advance of the field and comments the obtained results. Literature in this area generally works with controlled environments and high resolution images to obtain good results, this work describes its results from tests performed on existing image sets and also images collected from the security camera. The detection tests on ready image sets assess the ability of different methods to detect changes of angle and illumination, and it is concluded that extreme angles are not detected using the convolutional neural net method and illumination is a determining factor in detection. In camera image sets detection is evaluated on different methods, but without extreme angle or illumination variations, and at the stipulated distances 100% detection is obtained. The recognition tests on a set of ready images show the difficulty of recognition in real situations, in camera images it was possible to evaluate the distances at which recognition begins to contain false negatives for the same person due to the low resolution of one of the photos.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectVisão computacionalpor
dc.subjectWebpor
dc.subjectDetecção facialpor
dc.subjectReconhecimento facialpor
dc.subjectRedes neurais convolucionaispor
dc.titleDesenvolvimento de uma aplicação web com detecção e reconhecimento facialpor
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasil.por
dc.degree.graduationBacharelado em Ciência da Computaçãopor
dc.description.resumoOs seres humanos realizam de maneira natural o ato de detectar e reconhecer faces, mas para um computador a tarefa de descrever objetos a partir de imagens não é algo trivial. A Visão Computacional teve uma revolução após o uso de redes neurais convolucionais para identificação de padrões. Uma área beneficiada é a de segurança visto que os sistemas que exploram a detecção de faces e o reconhecimento das mesmas tiveram um aumento de precisão. Este trabalho desenvolve uma aplicação web para a visualização e organização de informações sobre métodos conhecidos na literatura, métodos de detecção e de reconhecimento facial. Além disso, o trabalho usa imagens retiradas de câmeras de segurança, e demonstra as detecções e reconhecimentos de uma maneira organizada na aplicação, uma vez que coletar as informações sobre tais métodos pode ser uma tarefa desgastante. Esse trabalho detalha o sistema implementado que utiliza os seus métodos de bibliotecas públicas que contribuem com o avanço da área e comenta os resultados obtidos. A literatura nessa área geralmente trabalha com ambientes controlados e imagens de alta resolução para obter bons resultados, esse trabalho descreve seus resultados a partir de testes realizados em conjuntos de imagens já existentes e também imagens coletadas da câmera de segurança. Os testes de detecção nos conjuntos de imagens prontas avaliam a capacidade dos diferentes métodos de detectar mudanças de ângulo e iluminação, e conclui-se que ângulos extremos não são detectados usando o método de rede neural convolucional e a iluminação é um fator determinante na detecção. Nos conjuntos de imagens da câmera a detecção é avaliada sobre os diferentes métodos, porém sem variações extremas de ângulo ou iluminação, sendo que nas distâncias estipuladas obtém-se 100% de detecção. Os testes de reconhecimento em um conjunto de imagens prontas exibem a dificuldade do reconhecimento em situações reais, nas imagens da câmera foi possível avaliar as distâncias em que o reconhecimento começa a conter falsos-negativos para uma mesma pessoa devido à baixa resolução de uma das fotos.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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