Avaliação do Paralelismo em Python para Otimizar uma Abordagem de Identificação de Máscaras Faciais utilizando Redes Neurais Artificiais

  • Natan Steinbruch CEFET-RJ
  • Vinícius Santos CEFET-RJ
  • Nicholas Villela CEFET-RJ
  • Gabriel Renato Camargo CEFET-RJ
  • Andre Xavier CEFET-RJ
  • Diego Brandão CEFET-RJ

Resumo

A pandemia de Covid-19 tem exigido grandes esforços de toda a comunidade científica. Inúmeras iniciativas de pesquisas sobre novas vacinas e possíveis tratamentos têm sido desenvolvidas. No entanto, o controle da pandemia tem sido mais efetivo por meio do comprometimento de toda a população em obedecer os protocolos sanitários, como o isolamento social e principalmente pelo uso das máscaras faciais. Tais atitudes são simples, mas diariamente são exibidos casos de aglomerações e de pessoas que se recusam a utilizar as máscaras, dificultando o controle da doença. Este artigo apresenta uma abordagem por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA) para identificação de pessoas que não estão utilizando as máscaras faciais. A linguagem Python é utilizada para implementar a RNA, sendo avaliado o paralelismo proveniente da biblioteca NumPy. Os resultados obtidos demonstram que apesar de o paralelismo empregado ser pontual, ele impacta positivamente no tempo de execução da abordagem desenvolvida.

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Publicado
2020-11-30
Como Citar
STEINBRUCH, Natan et al. Avaliação do Paralelismo em Python para Otimizar uma Abordagem de Identificação de Máscaras Faciais utilizando Redes Neurais Artificiais. Anais da Escola Regional de Alto Desempenho do Rio de Janeiro (ERAD-RJ), [S.l.], p. 21-25, nov. 2020. ISSN 0000-0000. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/eradrj/article/view/14511>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/eradrj.2020.14511.