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dc.contributor.advisorMedeiros, Talles Henrique dept_BR
dc.contributor.authorNoé, Ítalo Trindade-
dc.date.accessioned2021-10-01T04:14:35Z-
dc.date.available2021-10-01T04:14:35Z-
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.citationNOÉ, Ítalo Trindade. Redes neurais convolucionais aplicadas ao reconhecimento facial em indivíduos com máscara. 2021. 47 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3487-
dc.description.abstractEm meio a pandemia do coronavírus, o uso de máscaras se tornou uma das principais formas de prevenção e controle da disseminação desse vírus. Entretanto, as máscaras impactaram o desempenho de diversos modelos de reconhecimento facial, pela redução de características visíveis em imagens. O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo de redes neurais convolucionais com aprendizado por transferência capaz de classificar trinta indivíduos independente da utilização de máscaras. O modelo foi treinado em uma base de dados com imagens reais de máscaras e outro com a inserção de máscaras simuladas computacionalmente. Os resultados obtidos de acurácia para as bases são respectivamente 91,94% e 93,54%. Pela quantidade de classes e limitações da base de dados utilizada, o resultado é coerente com o baixo número de trabalhos relacionados e evidencia a complexidade do problema. Acredita-se que a utilização de uma base de dados com qualidade e quantidade de imagens superior tornaria a utilização do modelo mais viável para o mundo real, porém os testes apresentados são promissores.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRedes neurais - computaçãopt_BR
dc.subjectRede neural convolucionalpt_BR
dc.subjectTransferência de aprendizagempt_BR
dc.titleRedes neurais convolucionais aplicadas ao reconhecimento facial em indivíduos com máscara.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeMedeiros, Talles Henrique dept_BR
dc.contributor.refereeAssis, Gilda Aparecida dept_BR
dc.contributor.refereeTorres, Luiz Carlos Bambirrapt_BR
dc.description.abstractenAmidst the coronavirus pandemic, the use of masks has become one of the main ways to prevent and control the spread of this virus. However, masks impacted the performance of several face recognition models, by reducing visible features in images. The objective of this work is to present a model of convolutional neural networks with transfer learning capable of classifying thirty individuals regardless of the use of masks. The model was trained in a database with real images of masks and another with the insertion of computationally simulated masks. The accuracy results obtained for the bases are respectively 91.94% and 93.54%. Due to the number of classes and limitations of the database used, the result is consistent with the low number of related works and highlights the complexity of the problem. It is believed that the use of a database with superior quality and quantity of images would make the use of the model more viable for the real world, but the tests presented are promising.pt_BR
dc.contributor.authorID16.1.8104pt_BR
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