Reconhecimento de orientação facial utilizando redes neurais convolucionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Rafaela Sinhoroto
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: https://bdm.unb.br/handle/10483/28467
Resumo: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2019.
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spelling Lima, Rafaela SinhorotoCosta, Marcus Vinícius ChaffimLIMA, Rafaela Sinhoroto. Reconhecimento de orientação facial utilizando redes neurais convolucionais. 2019. 85 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://bdm.unb.br/handle/10483/28467Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2019.Neste trabalho é apresentada uma proposta a partir do uso de Redes Neurais Convolucionais (CNNs), com o objetivo de extrair a informação de orientação facial de um usuário, a partir de uma imagem digital. O objetivo principal deste projeto é extrair informações que possam ser aplicadas como entrada em sistemas de controle (ex. sistemas de direção de cadeira de rodas motorizada, braços robóticos auxiliares de pessoas com mobilidade reduzida, entre outros). Para a solução apresentada são utilizados modelos de CNNs multicanais, as quais realizam a estimativa dos ângulos que descrevem a orientação da face do indivíduo no espaço tridimensional, as quais atingiram erros médios absolutos de 6,64◦, 5,70◦ e 3,91◦ para os ângulos de guinada, inclinação e rolagem, respectivamente.Submitted by Kathryn Araujo (kathrynaraujo@bce.unb.br) on 2021-09-03T00:52:15Z No. of bitstreams: 1 2019_RafaelaSinhorotoLima_tcc.pdf: 8437639 bytes, checksum: 023c9147a3ffff5606ecf159dc073d56 (MD5)Approved for entry into archive by Diego Araújo Campos (diegoa@bce.unb.br) on 2021-09-07T03:34:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2019_RafaelaSinhorotoLima_tcc.pdf: 8437639 bytes, checksum: 023c9147a3ffff5606ecf159dc073d56 (MD5)Made available in DSpace on 2021-09-07T03:34:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2019_RafaelaSinhorotoLima_tcc.pdf: 8437639 bytes, checksum: 023c9147a3ffff5606ecf159dc073d56 (MD5)In this work, a solution based on the use of Convolutional Neural Netwroks is presented, with the goal to extract the head pode information of an user, from a digital image input. The main objective of this project is to extract information that can be used as control system input (for example, a motorized wheelchairs driving system, auxiliar robotic arms for people with reduced mobility, among others). Multi-channel CNN models are used in the presented solution, which estimate the angles that describe the head pose orientation of the subject in tridimensional space, and that reached mean absolute errors of 6.64◦, 5.70◦ and 3.91◦ for the yaw, pitch and roll angles, respectively.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. 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