Reconhecimento de Género, Idades e Emoções com Processamento de Imagem em Tempo Real

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Main Author: Andrade, Davidson Fernando Gonçalves
Publication Date: 2018
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: http://hdl.handle.net/10362/151258
Summary: Com a evolução do processamento computacional e o crescente acesso a dispositivos de captação de imagem, a área de algoritmos ligados à identificação facial ganhou grande exploração. Estes algoritmos tentam emular as habilidades de processamento facial do Homem. O desenvolvimento dos mesmos é bastante importante pois não é possível para um humano classificar grandes quantidades de informação à mesma velocidade que um computador. O grande problema na implementação destes algoritmos é a dificuldade em atingir a precisão de classi- ficação do ser humano. No seguimento do que foi escrito no parágrafo anterior, nesta dissertação é apresentada uma proposta para um sistema de reconhecimento facial com clas- sificação de idades, género e emoções em tempo real. O sistema deverá encontrar a face do utilizador, em seguida proceder à sua classificação. Para o desenvolvi- mento dos classificadores de idade, de emoções e de géneros foram criadas redes neuronais com o auxílio das ferramentas disponíveis no Tensorflow.
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spelling Reconhecimento de Género, Idades e Emoções com Processamento de Imagem em Tempo RealReconhecimento FacialDeteção FacialClassificadoresTensorFlowPythonTempo RealDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaCom a evolução do processamento computacional e o crescente acesso a dispositivos de captação de imagem, a área de algoritmos ligados à identificação facial ganhou grande exploração. Estes algoritmos tentam emular as habilidades de processamento facial do Homem. O desenvolvimento dos mesmos é bastante importante pois não é possível para um humano classificar grandes quantidades de informação à mesma velocidade que um computador. O grande problema na implementação destes algoritmos é a dificuldade em atingir a precisão de classi- ficação do ser humano. No seguimento do que foi escrito no parágrafo anterior, nesta dissertação é apresentada uma proposta para um sistema de reconhecimento facial com clas- sificação de idades, género e emoções em tempo real. O sistema deverá encontrar a face do utilizador, em seguida proceder à sua classificação. Para o desenvolvi- mento dos classificadores de idade, de emoções e de géneros foram criadas redes neuronais com o auxílio das ferramentas disponíveis no Tensorflow.With the evolution of computer processing and the increasing usage of im- age capture devices, algorithms oriented to facial identification started to gain great demand. These algorithms try to emulate the human facial processing abil- ities. Thanks to the ability to classify large amounts of information way faster than a human can, the development of these algorithms is key. The great problem in implementing such algorithms is the difficulty to reach the classification accu- racy of a human being. In the wake of what has been said, this dissertation presents a proposal for a system focused on facial recognition as well as age, gender, and emotions clas- sifiers in real time. The system will find the face of the user, and then proceed to classify it. For the development of the neural networks responsible for classifying age, gender, and emotions, tools for neural networks training available on Ten- sorflow will be used.Fonseca, JoséRUNAndrade, Davidson Fernando Gonçalves2023-03-27T18:35:22Z2018-122018-12-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/151258porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2024-05-22T18:09:48Zoai:run.unl.pt:10362/151258Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T17:40:08.924933Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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