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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/47186
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Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | CABRAL, Hermano Andrade | - |
dc.contributor.author | GALINDO, Marcela Wanderley de Siqueira | - |
dc.date.accessioned | 2022-10-21T13:55:15Z | - |
dc.date.available | 2022-10-21T13:55:15Z | - |
dc.date.issued | 2019-07-04 | - |
dc.date.submitted | 2022-10-20 | - |
dc.identifier.citation | GALINDO, Marcela Wanderley de Siqueira. Automação de controle de acesso por reconhecimento facial desenvolvido em linguagem Python. 2019. 59 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia de Controle e Automação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/47186 | - |
dc.description.abstract | Esta pesquisa tem como objetivo propor um método de automação de controle de acesso de forma fácil, simples, segura e de baixo custo, utilizando-se de tecnologias modernas de hardware e software. No método proposto foram usados algoritmos de machine learning, através de redes neurais convolucionais, em linguagem Python. Primeiramente, foi feita uma programação executada num computador com sistema operacional Linux. Em seguida, com a validação do software, a implementação foi feita numa raspberry pi 3 modelo B, acoplada a uma câmera, para captura de imagens e realização do reconhecimento facial; e a um pequeno circuito eletrônico que simulou uma fechadura eletrônica. Esta, ao reconhecer uma face, permitiu o acesso. Como o reconhecimento é feito através da escolha de um limiar, o modelo mostrou-se flexível, tornando-se cada vez mais restritivo à medida que este limiar foi reduzido. Concluiu-se, através de testes com esse limiar, um aumento na confiabilidade ao reduzi-lo, pois diminuiu a probabilidade de se reconhecer um falso positivo. | pt_BR |
dc.format.extent | 59p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Engenharia elétrica | pt_BR |
dc.subject | Reconhecimento facial | pt_BR |
dc.subject | Machine learning | pt_BR |
dc.subject | Raspberry | pt_BR |
dc.subject | Controle de acesso | pt_BR |
dc.subject | Automação | pt_BR |
dc.title | Automação de controle de acesso por reconhecimento facial desenvolvido em linguagem Python | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/6818918748855482 | pt_BR |
dc.description.abstractx | This research aims to propose a method of access control automation in an easy, simple, safe and low cost way using modern hardware and software technologies. In the proposed method, machine learning algorithms were used, through convolutional neural networks, in Python language. First, a program was run on a computer with a Linux operating system. Then, with the validation of the software, the implementation was done on a raspberry pi model B, coupled to a camera, for image capture and facial recognition; and a small electronic circuit that simulated an electronic lock. This, when recognizing a face, allowed access. As recognition is made by choosing a threshold, the model has shown to be flexible, becoming increasingly restrictive as this threshold is reduced. It was concluded, through tests with this threshold, an increase in reliability by reducing it, because it reduces the probability of recognizing a false positive. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Engenharias::Engenharia Elétrica | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CTG-DEE) - Departamento de Engenharia Elétrica | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CTG-Curso de Engenharia de Controle e Automação | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Engenharia de Controle e Automação |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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MARCELA WANDERLEY DE SIQUEIRA GALINDO-AUTOMAÇÃO DE CONTROLE DE ACESSO POR RECONHECIMENTO FACIAL DESENVOLVIDO EM LINGUAGEM PYTHON .pdf | 2,96 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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