PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Engenharia de Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorViana, Wandersom Moura-
dc.date.accessioned2020-12-14T16:53:26Z-
dc.date.available2020-12-14T16:53:26Z-
dc.date.issued2020-12-03-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/658-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectPrincipal component analysispt_BR
dc.subjectK-ésimo vizinho mais próximo-
dc.subjectK-nearest neighbors algorithm-
dc.subjectClassificação de imagens das mãos-
dc.subjectBiometria-
dc.titleClassificação de imagens multiespectrais da palma da mão utilizando análise de componentes principaispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Vinhal, Gustavo Siqueira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5227400971565575pt_BR
dc.contributor.referee1Vieira, Sibelius Lellis-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0345972428103987pt_BR
dc.contributor.referee2Galvão Filho, Arlindo Rodrigues-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7744765287200890pt_BR
dc.description.resumoEstudos em Processamento Digital de Imagens (PDI) e Visão Computacional vêm fornecendo ferramentas para a extração de informações em imagens, desde o tratamento dos dados até o reconhecimento de padrões. Dentre essas aplicações pode-se destacar a biometria que consiste na identificação de indivíduos a partir do reconhecimento de padrões em características físicas ou comportamentais. O objetivo do trabalho é a classificação automática da palma da mão. A classificação é feita empregando a análise de componentes principais (Principal Component Analysis, PCA), para extrair as caracterrísticas mais importantes na identificação da palma das mãos previamente conhecidas e presentes no banco de dados, criando um espaço dimensional menor e discriminante com relação ao original, partir de um conjunto de dados de 315 imagens de palma das mãos. O equipamento utilizado para a captação das imagens é a JAI AD-080E que proporciona imagens multiespectrais. Tal câmera trabalha com o canal visível que capta as faixas de RGB (red, green, blue) ou vermelho, verde e azul e o canal infravermelho próximo (NIR). Os resultados obtidos pelo método K-ésimo Vizinho mais Próximo (k-nearest neighbors algorithm, KNN) foram satisfatórios para todas as imagens, apresentando, visualmente, maior nível de detalhes na detecção no RGB e Tons de cinza. Os resultados obtidos mostram uma acurácia de 93,97% no RGB e 90,16% no tons de cinza.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 COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)pt_BR
dc.degree.graduationCiências da Computação-
dc.degree.levelGraduação-
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