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Daniel Machado Vasconcelos Anderson Souza de Freitas Prof. Walter Adel Leite Pereira

Centro Universitário Instituto de Educação Superior de Brasília. O emprego de smart phones e tablets como coletores de dados para sistemas de reconhecimento facial. Daniel Machado Vasconcelos Anderson Souza de Freitas Prof. Walter Adel Leite Pereira. Agenda da Apresentação Resumo

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Presentation Transcript

  1. Centro Universitário Instituto de Educação Superior de Brasília O emprego de smartphones e tablets como coletores de dados para sistemas de reconhecimento facial Daniel Machado Vasconcelos Anderson Souza de Freitas Prof. Walter Adel Leite Pereira

  2. Agenda da Apresentação Resumo Objetivos Específicos Problema Metodologia Resultados Obtidos Conclusão TrabalhosFuturos

  3. Resumo Utilizar dispositivos móveis como coletores de dados para algoritmos de reconhecimento de facial.

  4. Objetivos Específicos: Aplicativo móvel para coletar os dados das faces; Servidor Web para receber os dados coletados; Algoritmo de reconhecimento facial;

  5. Problema Como conectar os diversos componentes, de forma a tornar o sistema modular e independente de algoritmos de reconhecimento facial. Câmera Fotográfica Aplicativo Sistema Operacional Móvel (Android) Aplicativo de rede Servidor WEB (Apache) Matlab Internet Reconhecedor de Face (PCA) HTTP Base de Dados (MySQL + G.A.)

  6. Problema

  7. Metodologia - RUP Fases: Artefatos: • Iniciação: Avalia os riscos de requisitos que precisam ser tratados para que o projeto possa prosseguir. • Elaboração: Exame dos requisitos mais significativos e de uma avaliação de risco. • Construção: O processo de manufatura. • Transição: Avalia o software desenvolvido em termos de alcance dos seus objetivos, desempenho e usabilidade. Documento de Visão Caso de Uso Arquitetura do Software Código

  8. Cenários de Teste

  9. Resultados Obtidos • Cenário 01: Baixa qualidade de Imagem;

  10. Resultados Obtidos • Cenário 02: Tempo de Resposta; Tempo Total: ~5 Segundos

  11. Conclusão • A assertividade do algoritmo não foi satisfatória; • Entretanto o tempo de execução foi muito bom; Localizar Localizado

  12. Trabalhos Futuros • Base de dados mais amplas; • Mais algoritmos; • ICA - Independent Component Analysis • LDA - Linear Discriminant Analysis • EBGM - Elastic Bunch Graph Matching

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