REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA RECONHECIMENTO FACIAL EM PHP

• Autor(a) principal: Matheus Giovanny Oliveira Guimarães
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do Instituto Federal de Minas Gerais (RI-IFMG)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/20.500.14387/1934
• topic: PHP; CNN; Redes-neurais; Viabilidade

Este trabalho tem como objetivo comparar a implementação de redes neurais convolucionais utilizando PHP e comparada com Python, explorando suas capacidades no campo de reconhecimento facial. Em PHP, foi utilizada a biblioteca Rindow Neural Networks, enquanto em Python, a escolha foi pela biblioteca Keras com TensorFlow. Para a realização dos experimentos, ambas as linguagens seguiram estruturas semelhantes, utilizando a mesma base de dados de imagens distribuídas em 16 classes e sendo encapsuladas em frameworks web específicos, Slim para PHP e Flask para Python, além disso os códigos foram compilados na mesma máquina. Os resultados indicam que a rede neural construída em PHP obteve uma acurácia média superior (0,954) em comparação com a rede em Python (0,86), embora o tempo de treinamento em PHP tenha sido maior. Todavia, o PHP demonstrou ser uma alternativa viável em contextos específicos, especialmente onde há uma forte dependência de tecnologias baseadas nessa linguagem, como projetos legado. No entanto, Python, com sua maior versatilidade e suporte da comunidade, ainda se destaca como a escolha preferida para projetos de aprendizado de máquina e para fins didáticos. Embora o PHP possa ser utilizado para a construção de redes neurais, Python continua sendo a opção mais prática e eficiente na maioria dos cenários. Para análises futuras um estudo da biblioteca Rubix, outra ferramenta de aprendizado de máquina em PHP, pode ser feita para tentar superar as limitações identificadas pelo Rindow.