Engenharia Elétrica e Computação - Dissertações - EE Higienópolis
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Navegando Engenharia Elétrica e Computação - Dissertações - EE Higienópolis por Orientador "Marengoni, Mauricio"
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- DissertaçãoDesenvolvimento de uma interface computacional natural para pessoas com deficiência motora baseada em visão computacionalSampaio, Gustavo Scalabrini (2018-02-08)
Faculdade de Computação e Informática (FCI)
New interaction devices such as touchscreens and virtual reality googles has made human computer interaction more intuitive and natural. This work presents concepts and techniques used for the development of a system that allows users to interact with personal computer in a simple and e cient way through face movements. Computer vision techniques such as segmentation, facial detection and landmarks detection were used, as well as programming and mathematical techniques for the development of this system. It is a natural human-computer interface that uses face, eye and mouth movements to perform control functions such as mouse cursor movement and triggering of clicks and keys. Several tests have shown that the developed system has superior performance compared to similar systems, 100 fps processing performance, throughput of 1:20 bits=s for mouse cursor movements, and 1.15 keystrokes with the face per second, it easy to use, fast learning and it can be used in a large number of applications such as internet browsing, social networking and games. The developed system can be used by people with motor disabilities as an assistive technology, promoting social inclusion, as well as providing greater educational and professional opportunities for this public. - TeseFusão de evidências de bordas dos canais de intensidades de imagens de radar polarimétrico de abertura sintéticaBorba , Anderson Adaime de (2020-12-16)
Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
Os radares polarimetricos de abertura sintética (PolSAR) alcançaram uma posição essencial no sensoriamento remoto. As imagens que eles fornecem tem ruido Speckle, tornando as ações de processamento e de análise tarefas desafiadoras. Nesse contexto a investigação de métodos de fusão de evidências de bordas ´e importante para quantificar e qualificar as informações obtidas de cada canal da imagem. A obtenção desses dados possibilita a decisão de usar ou descartar as informações de um dado canal para melhorar o desempenho da detecção de bordas. Neste trabalho foram estudados e comparados seis métodos de fusão de informações provenientes da detecção das evidências de bordas nos canais de intensidade HH, HV e VV de imagens PolSAR múltiplas visadas. O método para detectar evidências de bordas em cada canal consiste em detectar pontos de transição em uma faixa de dados, o mais fina possível, idealmente com largura de um pixel, fornecendo uma faixa de dados que cobre duas regiões usando o método estimativa de máxima verossimilhança sob a distribuição de Wishart. Os métodos de fusão das informações proveniente de cada canal usados são: media simples (MS), transformada wavelet discreta multi- resolução (MR-DWT), analise de componente principal (PCA), estatísticas ROC, transformada wavelet estacionaria multi- resolução (MR-SWT), e um método de multi- resolução baseado na decomposição de valores singulares (MR-SVD). A comparação dos seis métodos de fusão foi realizada quantitativamente e qualitativamente, respectivamente, calculando-se a proximidade das bordas detectadas com as bordas definidas nas imagens Ground Reference e pela presença de outliers. Os resultados obtidos com as análises indicam que os métodos PCA e MR-SVD fornecem os melhores resultados, devido a precisão em detectar bordas e a baixa incidência de outliers. - DissertaçãoRecomendações de produtos em tempo real baseadas no reconhecimento de objetos em vídeoSouza Junior, Nelson Forte de (2019-08-15)
Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
Com o avanço do comércio eletrônico nas relações de compra e venda, e sua constante sobreposição sobre a maneira clássica de se comercializar produtos, muitos métodos computacionais e estatísticos foram pesquisados e criados para recomendar tais produtos. Em sua maior parte, os dados utilizados nos métodos de recomendação envolvem interações dos usuários e são salvos na forma de dados estruturados, semiestruturados ou sem qualquer estrutura definida, sendo imagens e vídeo um tipo de informação pouco utilizada. Este trabalho, ao qual chamamos de Xanathar, propõe estender tal paradigma com o reconhecimento e a recomendação de produtos em tempo real usando vídeo de várias fontes diferentes. Para tal, uma arquitetura de rede neural convolucional conhecida como ResNet-50 foi utilizada, e algumas alterações nas camadas dessa rede levaram a um erro top-5 de 5,17% e um tempo de classificação de 0,016 segundos. Para o treinamento da rede, uma base de imagens com 936563 amostras anotadas foi criada, contendo 25 diferentes classes de objetos.