Lucycv - um framework de inteligencia computacional para visão computacional - aplicação em reconhecimento facial
Autor(es):
Maia, Felipe José Aguiar
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2013
Resumo:
As Redes Neurais Artificiais possuem uma imensa capacidade de resolução de problemas de
Reconhecimento de Padrões, incluindo problemas de processamento de imagens. Em geral, as
tarefas de processamento de imagens demandam uma grande quantidade de poder de processamento, isso exige que as ferramentas que realizam essas tarefas sejam implementadas com
um foco em eficiência. Neste trabalho mostramos o desenvolvimento do framework LucyCV,
cujo principal objetivo é utilizar Redes Neurais para a resolução desses problemas permitindo
o suporte à manipulação de imagens. Como um dos requisitos deste framework é apresentar
uma boa eficiencia computacional optou-se por realizar o seu desenvolvimento em C++. Após
abordar como o framework foi implementado e detalhar as suas funcionalidades, mostramos
diversos testes realizados, incluindo testes com reconhecimento de imagens.
Artificial Neural Networks have a tremendous ability to solve pattern recognition problems,
including processing images problems. In general, the tasks of image processing demands a
large amount of processing power, this requires that the tools that perform these tasks are implemented with a focus on efficiency. We show the development of the framework LucyCV,
whose main goal is to use neural networks for solving these problems. As one of the requirements of this framework is to present a good computational efficiency we chose to carry out
their development in C++. After addressing how the framework was implemented and detail its
features, various tests are performed, including tests with image recognition.
Maia, Felipe José Aguiar. Lucycv - um framework de inteligencia computacional para visão computacional - aplicação em reconhecimento facial. 2013. 51 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em 2013) – Universidade Estadual do Ceará, , 2013. Disponível em: Acesso em: 28 de abril de 2024
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