PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Engenharia de Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Paulo Vitor Santana da-
dc.date.accessioned2020-12-10T18:40:00Z-
dc.date.available2020-12-10T18:40:00Z-
dc.date.issued2020-12-02-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/381-
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectBase de dadospt_BR
dc.subjectMãospt_BR
dc.subjectNIRpt_BR
dc.subjectBiometriapt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.titleProposta de uma base de imagens multiespectrais das mãos e sua aplicação em cenários de classificaçãopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Galvão Filho, Arlindo Rodrigues-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0003-2151-8039pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7744765287200890pt_BR
dc.contributor.referee1Carvalho, Rafael Viana de-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-8656-5472pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8037512088703488pt_BR
dc.contributor.referee2Franco, Ricardo Augusto Pereira-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0001-7169-3367pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5597959559288383pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho tem por finalidade apresentar um estudo sobre classificação de imagens das mãos no espectro visível e infravermelho próximo (NIR), propondo, para isso, uma base de dados para tal. A base de dados em questão possui imagens capturadas de 80 indivíduos, sendo 20 tipos de imagens para cada qual, separadas em dez no espectro visível e dez no espectro NIR. Composta por imagens do dorso, da palma e do pulso, capturadas em duas alturas diferentes. Para a criação da base de dados foi construído um sistema de aquisição de imagens multiespectrais. A câmera utilizada foi a estação JAI AD-080E, que realiza a captura simultânea no espectro visível (entre 400 nm e 700 nm) e NIR (entre 700 nm e 1000 nm). Com a intenção de apresentar um benchmark inicial sobre a base de dados, foram realizadas algumas simulações com alguns classificadores, são eles: Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN) e Árvore de decisão. Foram realizadas classificações utilizando imagens originais e pré-processadas, utilizando diferentes parametrizações nos modelos de classificação. Por meio das experimentações utilizando os classificadores citados, foi possível verificar bons resultados utilizando os modelos SVM e KNN. Para o modelo SVM, entre todos os tipos de imagens do espectro NIR, foi obtida uma acurácia média de 99,5%, para o espectro visível foi obtida uma acurácia média de 99,19%. Para o modelo KNN, entre todos os tipos de imagens do espectro NIR, foi obtida uma acurácia média de 99,5%, para o espectro visível foi obtida uma acurácia média de 98,63%. Em relação à base de dados, a grande quantidade de tipos de imagens em ambos os espectros (visível e NIR) e alta resolução utilizada, em comparação com outras bases de dados de mesmo propósito, se mostrou viável e bastante relevante ao estado da arte.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Ciências Exatas e da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3561887551540646pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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