Specchio - espelho inteligente
| Main Author: | |
|---|---|
| Publication Date: | 2019 |
| Format: | Master thesis |
| Language: | por |
| Source: | Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
| Download full: | http://hdl.handle.net/10400.26/31433 |
Summary: | O atual mundo tecnológico disponibiliza uma grande quantidade de informação e de forma muito rápida, sendo fundamentais meios de interação simples, personalizados e eficientes. A evolução da Internet das Coisas (IoT), a computação na cloud, a massificação dos dispositivos móveis e a constante necessidade de estar on-line sugerem novos desafios tecnológicos. Este trabalho apresenta uma solução tecnológica capaz de disponibilizar informação de forma natural, atualizada e personalizada a um utilizador enquanto este executa tarefas do quotidiano em frente a um espelho. Trata-se de um dispositivo que além de refletir a cara do utilizador, fornece diverso conteúdo informativo, como notícias, horas, informação meteorológica, emails, sugestões, etc. Distingue-se pelo facto de adaptar o conteúdo informativo ao utilizador presente, recorrendo a técnicas de identificação de imagem facial por aprendizagem (machine learning). Na presença de vários utilizadores em frente ao espelho, a informação apresentada é limitada à autorizada, evitando divulgação de conteúdos informativos sensíveis e privados (ex: emails, mensagens). O trabalho demonstra como programadores sem conhecimentos avançados em aprendizagem podem ainda assim, desenvolver módulos baseados em Machine Learning recorrendo a ferramentas da Cloud e integrá-los nas suas aplicações como “caixa pretas”. Descreve-se em particular, como treinar e utilizar de forma eficaz modelos específicos utilizando ferramentas como o Firebase, ML Kit e Cloud AutoML da Google. Adicionalmente demonstra-se como aplicar tecnologias de aprendizagem em dispositivos móveis cujo poder de processamento é reduzido. O resultado é um protótipo de “espelho inteligente”, que integra tecnologias de reconhecimento baseada em machine learning para dispositivos móveis, com suporte numa plataforma de Internet das Coisas utilizando o sistema operativo, Android Things. A taxa de sucesso dos testes de reconhecimento facial ronda os 70%, e é considerada promissora, no entanto, sugere um treino com uma base de dados mais alargada e testes de usabilidade em trabalhos futuros. |
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O atual mundo tecnológico disponibiliza uma grande quantidade de informação e de forma muito rápida, sendo fundamentais meios de interação simples, personalizados e eficientes. A evolução da Internet das Coisas (IoT), a computação na cloud, a massificação dos dispositivos móveis e a constante necessidade de estar on-line sugerem novos desafios tecnológicos. Este trabalho apresenta uma solução tecnológica capaz de disponibilizar informação de forma natural, atualizada e personalizada a um utilizador enquanto este executa tarefas do quotidiano em frente a um espelho. Trata-se de um dispositivo que além de refletir a cara do utilizador, fornece diverso conteúdo informativo, como notícias, horas, informação meteorológica, emails, sugestões, etc. Distingue-se pelo facto de adaptar o conteúdo informativo ao utilizador presente, recorrendo a técnicas de identificação de imagem facial por aprendizagem (machine learning). Na presença de vários utilizadores em frente ao espelho, a informação apresentada é limitada à autorizada, evitando divulgação de conteúdos informativos sensíveis e privados (ex: emails, mensagens). O trabalho demonstra como programadores sem conhecimentos avançados em aprendizagem podem ainda assim, desenvolver módulos baseados em Machine Learning recorrendo a ferramentas da Cloud e integrá-los nas suas aplicações como “caixa pretas”. Descreve-se em particular, como treinar e utilizar de forma eficaz modelos específicos utilizando ferramentas como o Firebase, ML Kit e Cloud AutoML da Google. Adicionalmente demonstra-se como aplicar tecnologias de aprendizagem em dispositivos móveis cujo poder de processamento é reduzido. O resultado é um protótipo de “espelho inteligente”, que integra tecnologias de reconhecimento baseada em machine learning para dispositivos móveis, com suporte numa plataforma de Internet das Coisas utilizando o sistema operativo, Android Things. A taxa de sucesso dos testes de reconhecimento facial ronda os 70%, e é considerada promissora, no entanto, sugere um treino com uma base de dados mais alargada e testes de usabilidade em trabalhos futuros. |
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