Título: Reconhecimento facial com deep learning para a segurança de casas inteligentes
Título alternativo: Face recognition with deep learning for smart home security
Autoria de: Italo Della Garza Silva
Orientação de: Erick Galani Maziero
Presidente da banca: Erick Galani Maziero
Primeiro membro da banca: Andre Pimenta Freire
Segundo membro da banca: Bruno de Abreu Silva
Palavras-chaves: Reconhecimento Facial, Redes Neurais Profundas, Aprendizado de Máquina, Facial Recognition, Neural Networks
Data da defesa: 03/09/2020
Semestre letivo da defesa: 2020-1
Data da versão final: 15/09/2020
Data da publicação: 15/09/2020
Referência: Silva, I. D. G. Reconhecimento facial com deep learning para a segurança de casas inteligentes. 2020. 85 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2020.
Resumo: Este trabalho é constituído de um estudo empírico de tecnologias de reconhecimento facial em vídeos, presentes na literatura. Foca-se nos trabalhos que façam uso de Redes Neurais Artificiais Profundas (Deep Learning), analisando a possível aplicação em um sistema de segurança de uma casa inteligente. Como resultado do estudo são testadas, para três diferentes arquiteturas de redes neurais convolucionais, diferentes combinações dos métodos analisados para fundamentar a escolha da melhor arquitetura para aplicação em casas inteligentes. Como a arquitetura envolveria tanto identificação facial como verificação facial, as redes neurais foram combinadas com diferentes métodos de classificação (para avaliar a identificação facial) e combinações de métodos de cálculo de distância e limítrofes (para avaliar a verificação facial) para a realização dos testes. Ao final do trabalho, com a arquitetura estabelecida, foi realizada uma simulação de um sistema de segurança para o controle (abertura) automático de uma porta da casa inteligente. O trabalho objetivou também estudar uma possível adaptação da solução para outros sistemas de autenticação. Obteve-se um produto final com potencial para ser aplicado em uma situação real, embora ainda sejam necessárias algumas melhorias em sua precisão e tempo de execução para esse fim.
Abstract: This research consists of an empirical study about video face recognition technologies present in literature, focusing on works that make use of Deep Artificial Neural Network (Deep Learning). Also, the possible application into a smart home security system was taken into account. Different combinations of the analyzed methods were tested to discover which is the best architecture for smart home application. As the architecture would involve facial identification, the neural networks were combined with different classification methods (to evaluate the facial identification), and distance calculation methods and triggers combinations (to evaluate the facial verification). At the end of the research, with the established architecture, a simulation of a security system for a smart home door was tested. This research also seems to study a possible adaptation of the solution for other authentication systems. A final product with potential to become a real application was obtained, although some improvements at its precision and execution time are still necessary.
URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
ciencia_da_computacao/20201201621229
URI alternaviva: repositorio.ufla.br/handle/1/44811
Curso: G010 - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (BACHARELADO)
Nome da editora: Universidade Federal de Lavras
Sigla da editora: UFLA
País da editora: Brasil
Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso
Nome da língua do conteúdo: Português
Código da língua do conteúdo: por
Licença de acesso: Acesso aberto
Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras
URI da licença: repositorio.ufla.br
Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br
Detentores dos direitos autorais: Italo Della Garza Silva e Universidade Federal de Lavras
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