Reconhecimento de Faces e Identificação de Regiões de Interesse em Cenas para o Acompanhamento Baseado na Movimentação de Servomotores e Inteligência Artificial
Abstract
With the evolution of the speed of computers and the cheapening of eletronic components, through eletronic prototype devices, arives the oportunity of creating systems that aim to cheapen and increase the availability of facial recognition solutions, added to the use of microcontrollers and servo motors, appropriating of smartphones as the bridge to provide the service to the end user in a real time performative application.
References
Braga, E. S. and Costa, R. M. R. (2015). Imagem e movimento: implementando o movimento autônomo através do arduino e opencv. Centro de Ensino Superior de Juiz de Fora (CESJF).
Ferreira, C. S. (2012). Implemantação do algoritmo de subtração de fundo para detecção de objetos em movimento, usando sistemas reconfiguráveis. Universidade de Brasília.
Geitgey, A. (2016). Machine learning is fun! part 4: modern face recognition with deep learning. Medium. Medium Corporation, 24.
Grinberg, M. (2018). Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. O’Reilly Media.
Hu, W., Tan, T., Wang, L., and Maybank, S. (2004). A survey on visual surveillance of object motion and behaviorsh. IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, 3:334– 352.
Junior, G. C. d. N. (2011). Máquinas elétricas: teoria e ensaios. Saraiva Educação SA. Karspersky (2021). What is facial recognition – definition and explanation. Disponível em: [link]. Acessado em: 16 de julho de 2021.
Lopes, E. C. (2005). Detecção de faces e características faciais. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.
Navlani, A. (2018). Knn classification using scikit-learn. Disponível em: [link]. Acessado em: 16 de julho de 2021.
Oliveira, K. R. and Moreira, W. D. P. (2021). Sistema de detecção de sonolência em motoristas. Pontifícia Universidade Católica de Goiás.
Paixao, E. P. (2018). Aplicação do algotitmo viola-jones na detecção de objeto. Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul – NIJUÍ.
Schmidt, A. E. and Nogueira, E. C. (2016). Estudo sobre métodos de reconhecimento facial em fotografias digitais. A Mostra Nacional de Iniciação Científica e Tecnológica Interdisciplinar (MICTI).
Tannus, A. M. (2018). Arduino: Servomotores. Centro Universitário de Anápolis Unievangélica.
Viola, P. and Jones, M. (2001). rapid object detection using a boosted cascade of simple features. IEEE Computer Society Conference.
Viola, P. and Jones, M. (2004). Robust real-time face detection. International Journal of Computer Vision.
Ferreira, C. S. (2012). Implemantação do algoritmo de subtração de fundo para detecção de objetos em movimento, usando sistemas reconfiguráveis. Universidade de Brasília.
Geitgey, A. (2016). Machine learning is fun! part 4: modern face recognition with deep learning. Medium. Medium Corporation, 24.
Grinberg, M. (2018). Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. O’Reilly Media.
Hu, W., Tan, T., Wang, L., and Maybank, S. (2004). A survey on visual surveillance of object motion and behaviorsh. IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, 3:334– 352.
Junior, G. C. d. N. (2011). Máquinas elétricas: teoria e ensaios. Saraiva Educação SA. Karspersky (2021). What is facial recognition – definition and explanation. Disponível em: [link]. Acessado em: 16 de julho de 2021.
Lopes, E. C. (2005). Detecção de faces e características faciais. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.
Navlani, A. (2018). Knn classification using scikit-learn. Disponível em: [link]. Acessado em: 16 de julho de 2021.
Oliveira, K. R. and Moreira, W. D. P. (2021). Sistema de detecção de sonolência em motoristas. Pontifícia Universidade Católica de Goiás.
Paixao, E. P. (2018). Aplicação do algotitmo viola-jones na detecção de objeto. Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul – NIJUÍ.
Schmidt, A. E. and Nogueira, E. C. (2016). Estudo sobre métodos de reconhecimento facial em fotografias digitais. A Mostra Nacional de Iniciação Científica e Tecnológica Interdisciplinar (MICTI).
Tannus, A. M. (2018). Arduino: Servomotores. Centro Universitário de Anápolis Unievangélica.
Viola, P. and Jones, M. (2001). rapid object detection using a boosted cascade of simple features. IEEE Computer Society Conference.
Viola, P. and Jones, M. (2004). Robust real-time face detection. International Journal of Computer Vision.
Published
2021-10-25
How to Cite
SANTOS, Erick O.; MOITINHO, Luiz C. C.; ALMEIDA, Wedson T. de; BENICASA, Alcides X..
Reconhecimento de Faces e Identificação de Regiões de Interesse em Cenas para o Acompanhamento Baseado na Movimentação de Servomotores e Inteligência Artificial. In: REGIONAL SCHOOL ON COMPUTING OF BAHIA, ALAGOAS, AND SERGIPE (ERBASE), 21. , 2021, Maceió.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2021
.
p. 87-96.
DOI: https://doi.org/10.5753/erbase.2021.20061.
