Reconhecimento de movimentação corporal utilizando redes neurais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silveira, Thiago Diniz da
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/187746
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.
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spelling Reconhecimento de movimentação corporal utilizando redes neuraisRedes NeuraisInteligência ArtificialRedes Neurais ConvolucionaisHyperfaceAprendizagem SupervisionadaTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.Redes neurais artificiais são modelos computacionais que imitam o sis- tema nervoso central de um humano. Hoje muitas empresas estão utili- zando inteligência artificial em áreas distintas como: carros autônomos, segurança, jogos e em até ferramentas que auxiliam pessoas com defici- ências motoras. Este trabalho visa apresentar um modelo de reconhe- cimento de movimentação corporal utilizando redes neurais, fazer aná- lises e teste do mesmo. Foram estudados quatro modelos: Probabilistic High-Dimensional Regression, Hyperface, Deepgaze e Vanilla CNN. Os dois primeiros foram implementados. Probabilistic High-Dimensional Regression foi implementado em Matlab e o Hyperface em Python. Por fim foi escolhido o modelo Hyperface para serem feitos os testes e as análises. O resultado obtido foi satisfatório de forma geral, porém foi percebido que muito da análise tem interferência pelo dataset e o treinamento utilizado para o aprendizado do modelo.Artificial neural networks are computational models that imitates the central nervous system of a human. Today many companies are using artificial intelligence in areas such as: autonomous cars, security, ga- mes and even tools that help people with motor disabilities. This work aims to present a model of recognition of body movement using neural networks, make analyzes and test it. Four models were studied: Proba- bilistic High-Dimensional Regression, Hyperface, Deepgaze and Vanilla CNN. The first two were implemented. Probabilistic High-Dimensional Regression was implemented in Matlab and Hyperface in Python. Fi- nally, the Hyperface model was chosen for testing and analysis. The result was satisfactory in general, but it was noticed that much of the analysis has interference by the dataset and the training used to learn the model.Florianópolis, SCSantos, Elder Rizzon dosUniversidade Federal de Santa CatarinaSilveira, Thiago Diniz da2018-07-05T14:08:54Z2018-07-05T14:08:54Z2018-07-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis124 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/187746porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-07-05T14:08:55Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/187746Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732018-07-05T14:08:55Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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