Aplicação do algoritmo Viola-Jones na detecção de objeto
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIJUI |
Texto Completo: | http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/5832 |
Resumo: | Sistemas robóticos são desenvolvidos e aperfeiçoados com o intuito de replicar habilidades humanas. Impulsionado pelo crescimento da inteligência artificial, este estudo verifica a aplicação da técnica desenvolvida por Paul Viola e Michael Jones, que inicialmente foi destinada ao reconhecimento de faces, e que neste trabalho foi aplicada na detecção de seta de indicação de direção. A técnica aplicada ´e denominada algoritmo Viola-Jones e est´a segmentada em duas etapas: O treinamento e a detecção. Preliminarmente, o classificador ´e treinado, momento em que são realizadas as coletas de dados e definidas as características correspondentes ao objeto de interesse. Em um segundo momento são realizados os testes e detecção, em que são apresentados os resultados, fazendo um comparativo dos classificadores treinados com diferentes resoluções, buscando aprimorar a detecção. Os resultados evidenciam um desempenho satisfatório, com acertos de detecção superiores a 98%. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAplicação do algoritmo Viola-Jones na detecção de objeto2019-04-0520182019-04-05T23:37:10Z2019-04-05T23:37:10ZSistemas robóticos são desenvolvidos e aperfeiçoados com o intuito de replicar habilidades humanas. Impulsionado pelo crescimento da inteligência artificial, este estudo verifica a aplicação da técnica desenvolvida por Paul Viola e Michael Jones, que inicialmente foi destinada ao reconhecimento de faces, e que neste trabalho foi aplicada na detecção de seta de indicação de direção. A técnica aplicada ´e denominada algoritmo Viola-Jones e est´a segmentada em duas etapas: O treinamento e a detecção. Preliminarmente, o classificador ´e treinado, momento em que são realizadas as coletas de dados e definidas as características correspondentes ao objeto de interesse. Em um segundo momento são realizados os testes e detecção, em que são apresentados os resultados, fazendo um comparativo dos classificadores treinados com diferentes resoluções, buscando aprimorar a detecção. Os resultados evidenciam um desempenho satisfatório, com acertos de detecção superiores a 98%.48 f.EngenhariasEngenharia ElétricaVisão ComputacionalCascata HaarDetecção de setashttp://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/5832DMD_hdl_123456789/5832Paixão, Elisiane Pelkeporreponame:Repositório Institucional da UNIJUIinstname:Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sulinstacron:UNIJUIinfo:eu-repo/semantics/openAccessElisiane%20Pelke%20Paix%c3%a3o.pdfhttp://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/bitstream/123456789/5832/1/Elisiane%20Pelke%20Paix%c3%a3o.pdfapplication/pdf1928813http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/bitstream/123456789/5832/1/Elisiane%20Pelke%20Paix%c3%a3o.pdf7f90acfc9ad95dc15e13e545b15d06d5MD5123456789_5832_12019-04-06T06:50:47Zmail@mail.com - |
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