Monitory: sistemas de controle de tráfego de pessoas por reconhecimento de imagem
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório do Centro Universitário Braz Cubas |
Texto Completo: | https://repositorio.cruzeirodosul.edu.br/handle/123456789/3544 |
Resumo: | Attracting customers, avoiding theft, optimizing the store`s layout, reducing the queues at the cashiers and dealing with sales peak periods, these are some of the operational concerns of a store keeper. Analyzing people traffic through facial recognition will be the best solution for some business, once the companies are looking for new features and customer experiences for their marketing campaigns. The operational issue in accomplishing such task resides on the necessity of hiring competent people and on current manual resources, which may possibly hinder data acquisition, its analysis and even implying on data loss. Therefore, the above-mentioned issues will be treated through the application of machine learning techniques associated with the neural networks. |
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Monitory: sistemas de controle de tráfego de pessoas por reconhecimento de imagemReconhecimento facialAnálise de dadosTráfego de pessoasAprendizado de máquinaRedes neuraisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOAttracting customers, avoiding theft, optimizing the store`s layout, reducing the queues at the cashiers and dealing with sales peak periods, these are some of the operational concerns of a store keeper. Analyzing people traffic through facial recognition will be the best solution for some business, once the companies are looking for new features and customer experiences for their marketing campaigns. The operational issue in accomplishing such task resides on the necessity of hiring competent people and on current manual resources, which may possibly hinder data acquisition, its analysis and even implying on data loss. Therefore, the above-mentioned issues will be treated through the application of machine learning techniques associated with the neural networks.Atrair clientes, evitar furtos, otimizar o layout da loja, reduzir as filas nos caixas e lidar com períodos de pico nas vendas são algumas das preocupações de um lojista. Analisar o tráfego de pessoas através de reconhecimento facial torna-se a melhor solução para alguns negócios, uma vez que empresas estão buscando por novos recursos e experiências dos clientes para suas campanhas de marketing. O problema operacional para realização desta tarefa reside na necessidade de contratação de pessoas qualificadas e nos atuais recursos manuais, que podem dificultar a aquisição e análise de dados, e até mesmo implicar sua perda. Portanto, os problemas acima citados serão tratados por meio da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina associadas com redes neurais.Universidade PositivoBrasilSistemas de InformaçãoUPEscobar, Leandrohttp://lattes.cnpq.br/8395924007688119Rocha, Edison Candido daBrito, Lucas Soares de2022-04-27T15:57:51Z20202022-04-27T15:57:51Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttps://repositorio.cruzeirodosul.edu.br/handle/123456789/3544porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório do Centro Universitário Braz Cubasinstname:Centro Universitário Braz Cubas (CUB)instacron:CUB2022-04-27T16:00:08Zoai:repositorio.cruzeirodosul.edu.br:123456789/3544Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.brazcubas.edu.br/oai/requestbibli@brazcubas.edu.bropendoar:2022-04-27T16:00:08Repositório do Centro Universitário Braz Cubas - Centro Universitário Braz Cubas (CUB)false |
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