Recomendações de produtos em tempo real baseadas no reconhecimento de objetos em vídeo
dc.contributor.advisor | Marengoni, Mauricio | |
dc.contributor.advisor-co1 | Silva, Leandro Augusto da | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1396385111251741 | por |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1974791787566027 | por |
dc.contributor.author | Souza Junior, Nelson Forte de | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/9876836160735807 | por |
dc.date.accessioned | 2020-03-30T18:16:15Z | |
dc.date.accessioned | 2020-05-28T18:08:58Z | |
dc.date.available | 2020-05-28T18:08:58Z | |
dc.date.issued | 2019-08-15 | |
dc.description.abstract | 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. | por |
dc.format | application/pdf | * |
dc.identifier.citation | SOUZA JUNIOR, Nelson Forte de. Recomendações de produtos em tempo real baseadas no reconhecimento de objetos em vídeo. 2019. 46 f. Dissertação ( Engenharia Elétrica ) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2019. | por |
dc.identifier.uri | http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24503 | |
dc.keywords | deep learning | eng |
dc.keywords | convolutional networks | eng |
dc.keywords | computer vision | eng |
dc.keywords | product recommendation | eng |
dc.keywords | eletronic commerce | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | redes neurais profundas | por |
dc.subject | redes convolucionais | por |
dc.subject | visão computacional | por |
dc.subject | recomendações | por |
dc.subject | comércio eletrônico | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.title | Recomendações de produtos em tempo real baseadas no reconhecimento de objetos em vídeo | por |
dc.type | Dissertação | por |
local.contributor.board1 | Lopes, Fábio Silva | |
local.contributor.board1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2302666201616083 | por |
local.contributor.board2 | Roman, Norton Trevisan | |
local.contributor.board2Lattes | http://lattes.cnpq.br/4440731926425760 | por |
local.publisher.country | Brasil | por |
local.publisher.department | Escola de Engenharia Mackenzie (EE) | por |
local.publisher.initials | UPM | por |
local.publisher.program | Engenharia Elétrica | por |
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