Sistema de reconhecimento facial baseado em redes neurais convolucionais profundas com aplicação no comércio varejista (2018)
- Authors:
- USP affiliated author: RIGAMONTI, GUSTAVO HENRIQUE - EESC
- School: EESC
- Subjects: INTELIGÊNCIA COMPETITIVA; PERCEPÇÃO DA FACE
- Keywords: Competitive intelligence; Computer vision; Facial recognition; Identification of faces; Identificação de faces; Reconhecimento facial; Visão computacional
- Language: Português
- Abstract: A inteligência competitiva é uma questão cada vez mais presente no cotidiano de gestores e gerente em grandes lojas, além de empresários e pessoas que trabalham em mercados varejistas. As pesquisas de campo, importantes para a inteligência competitiva, requerem uma grande quantidade de tempo, experiência e esforço humano para o levantamento de informações. Dessa maneira, trata-se de um processo não eficiente, perdendo-se muito tempo, especialmente quando se deve fazer a pesquisa em grandes lojas. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um método baseado em visão computacional para realizar automaticamente o cálculo e a oferta de índices importantes para ações de otimização em lojas e de grande contribuição para a inteligência competitiva. A escolha do reconhecimento facial para o levantamento de índices foi feita pelo fato de se tratar de um método de biometria menos invasivo, em comparação com outros métodos mais convencionais (reconhecimento de digitais, íris etc.). As características das faces são obtidas por mapas de informações gerados por Redes Neurais Convolucionais Profundas e do algoritmo HOG. Em seguida, é feita uma comparação dos mapas das faces de entrada e saída de uma loja utilizando a distância L2, ou ainda, distância euclidiana. Os índices levantados pelo software permitem que sejam feitas análises importantes para a otimização de resultados e até mesmo a atuação em tempo real. A máquina, utilizando o HOG e um modelo de DCNN, realiza a identificação da face. Por fim, o uso do método desenvolvido permitiu mensurar o desempenho das DCNN em conjunto com os descritores HOG em ambientes não controlados: a maior acurácia dentro dos conjuntos das amostras disponíveis foi de 60,7%; resultado superior ao de outras soluções que podem ser encontradas no mercado
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2018
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ABNT
RIGAMONTI, Gustavo Henrique. Sistema de reconhecimento facial baseado em redes neurais convolucionais profundas com aplicação no comércio varejista. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3e2397aa-fafe-4219-b748-a04f634bc1be/Rigamonti_Gustavo_tcc.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Rigamonti, G. H. (2018). Sistema de reconhecimento facial baseado em redes neurais convolucionais profundas com aplicação no comércio varejista (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3e2397aa-fafe-4219-b748-a04f634bc1be/Rigamonti_Gustavo_tcc.pdf -
NLM
Rigamonti GH. Sistema de reconhecimento facial baseado em redes neurais convolucionais profundas com aplicação no comércio varejista [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3e2397aa-fafe-4219-b748-a04f634bc1be/Rigamonti_Gustavo_tcc.pdf -
Vancouver
Rigamonti GH. Sistema de reconhecimento facial baseado em redes neurais convolucionais profundas com aplicação no comércio varejista [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3e2397aa-fafe-4219-b748-a04f634bc1be/Rigamonti_Gustavo_tcc.pdf
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