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Título: Reconhecimento de gestos para acionamento de objetos usando CNN e o algoritmo haar cascade
Autor(es): Queifer, Hoffmann da Silva
Palavras-chave: Visão computacional
Internet das coisas
Redes Neurais Convolucionais
Reconhecimento de gestos
Data do documento: 25-Nov-2019
Resumo: Diante do crescimento continuo da tecnologia, o computador e os novos dispositivos estão cada vez mais interativos com o ser humano. Tarefas comuns do dia a dia estão sendo realizadas pelos hardwares de forma simples e dinâmica por meio de uma rede de computadores. Um exemplo disso são os hardwares Raspberry PI e a microcontroladora NodeMCU. A visão computacional busca interpretar os cenários em imagens capturadas por câmeras. Dentre as técnicas de visão computacional está o algoritmo Haar Cascade, e as Redes Neurais Convolucionais CNN, ambos escolhidos para esta pesquisa. A Internet das Coisas refere-se à interconexão de objetos com a Internet, de modo que objetos conectados a uma rede possam transmitir dados. Com intuito de unir duas tecnologias, a visão computacional e a Internet das Coisas tem como caraterística principal a interação com os usuários. Dessa forma, a pesquisa apresenta um estudo sobre visão computacional e Internet das Coisas, com o propósito acionar objetos a partir da detecção de gestos manuais. Para isso foi utilizado uma Raspberry PI com uma câmera integrada, um notebook, uma NodeMCU e módulos relés para ação final. Os experimentos realizados acionaram uma lâmpada e um ventilador de forma satisfatória.
Descrição: QUEIFER, H. S. Reconhecimento de gestos para acionamento de objetos usando CNN e o algoritmo haar cascade. 2019. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Computação) - Universidade Estadual da Paraíba, Centro de Ciências Exatas e Sociais Aplicadas, 2019.
URI: http://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/21842
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