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dc.contributor.advisorSONNENBERG, Victor-
dc.contributor.authorMONTAGNER, Diogo Honorato-
dc.date.accessioned2021-04-16T23:32:11Z-
dc.date.available2021-04-16T23:32:11Z-
dc.date.issued2020-12-
dc.identifier.citationMONTAGNER, Diogo Honorato. Sistema de reconhecimento e identificação facial em dispositivo embarcado, 2020. Trabalho de conclusão de Curso (Curso Superior de Tecnologia em Eletrônica Industrial) – Faculdade de Tecnologia de São Paulo, São Paulo, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/4906-
dc.description.abstractNo terreno do que se convencionou chamar Inteligência Artificial (AI) foram desenvolvidas muitas tecnologias, um ramo dessas tecnologias é chamado Computer Vision, em português Visão Computacional. Uma vez definido esse ramo da AI, junto da Computer Vision surgiram também possibilidades até então inalcançadas por máquinas, como a capacidade de “ver”, assim como os humanos veem, porém, com uma capacidade muito superior de processamentos. Não obstante, vivemos ainda a era da Indústria 4.0, conceito definido em função das infraestruturas tecnológicas representadas por inúmeros sensores e computadores conectados entre si pela grande rede mundial, a internet, gerando ainda um outro conceito reproduzido amplamente por muitos palestrantes e divulgadores de tecnologias, o conceito de Internet of Things (IoT), a Internet das Coisas. Todos esses dispositivos e sensores alimentam grandes bancos de dados, daí advém o que chamamos de Big Data, de onde é possível extrair conhecimento e padrões que, vistos a partir de um elemento individual, não se consegue notar mas, a partir dessa grande quantidade de informação, pode-se tirar grande proveito. O presente trabalho propõe a construção de um sistema de reconhecimento e identificação facial usando um Raspberry Pi para processamento das imagens como proposta barata e eficiente para algumas soluções que serão arroladas. O sistema está funcional, porém ocorrem falsos positivos e reconhecimentos de objetos como faces. Sugestões de soluções aos problemas encontrados também foram abordados e propostas apontadapt_BR
dc.description.abstractIn the field of what was conventionally called Artificial Intelligence (AI), many technologies were developed, a branch of these technologies is called Computer Vision, in Portuguese Computer Vision. Once this branch of AI was defined, with Computer Vision there were also possibilities hitherto unreached by machines, such as the ability to “see” as humans see, however, with a much higher processing capacity. Nevertheless, we still live in the era of Industry 4.0, a concept defined by the technological infrastructures represented by countless sensors and computers connected to each other by the great world network, the internet, generating yet another concept widely reproduced by many speakers and disseminators of technologies, the concept of Internet of Things (IoT), the Internet of Things. All of these devices and sensors feed large databases, hence what we call Big Data, from which it is possible to extract knowledge and standards that, seen from an individual element, cannot be noticed, but from that large amount of information, great advantage can be taken. The present work proposes the construction of a facial recognition and identification system using a Raspberry Pi for image processing as a cheap and efficient proposal for some solutions that will be listed. The system is functional, but false positives and recognitions of objects such as faces occur. Suggestions for solutions to the problems encountered were also addressed and solutions pointed out.pt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Eletrônica Industrialpt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher002pt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectReconhecimento de padrõespt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectInternet das coisaspt_BR
dc.subjectBig datapt_BR
dc.subject.otherControle e Processos Industriaispt_BR
dc.titleSistema de reconhecimento e identificação facial em dispositivo embarcadopt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
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