Prototipação de uma solução para controle de dispositivos em casas inteligentes por meio do reconhecimento de gestos estáticos e biometria facial

• Autor(a) principal: Etgeton, Klaus Fernando
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIVATES (Biblioteca Digital da Univates - BD)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10737/2721
• topic: ENG; Visão computacional; Casas inteligentes; Biometria facial; Reconhecimento de gestos; Deep Learning; Computer vision; Smart houses; Facial biometrics; Gesture recognition

Estima-se que bilhões de dispositivos IoT estarão conectados nos próximos anos, criando inúmeras possibilidades para automação em casas inteligentes que poderá tornar a vida das pessoas mais prática, eficiente, confortável. Além das funcionalidades, as pessoas também esperam que as tecnologias se integrem e façam parte do ambiente, proporcionando melhores experiências de interação de maneira mais fácil e natural. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema de visão computacional em Python, com uso de modelos em Deep Learning, para controlar dispositivos IoT conectados em casas inteligentes por meio do reconhecimento de gestos estáticos da mão, realizando uma interação mais segura por meio da autenticação biométrica facial dos usuários. Para o reconhecimento em tempo real, o sistema apresenta um frame rate de 3fps. O reconhecimento facial dos usuários apresentou excelentes resultados, com apenas 1.10% de falso positivo, enquanto o reconhecimento de gestos estáticos apresentou 22.67% de falso positivo. O sistema proposto atende os requisitos necessários com desempenho relativamente bom, porém melhorias quanto ao reconhecimento de gestos estáticos ainda precisam ser realizadas para reduzir sua taxa de falso positivo.