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| Acadêmico(a): Nicollas Pierre Eissmann |
| Título: Detector de pessoas falantes |
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| Resumo: |
Este artigo descreve o desenvolvimento de uma técnica de detecção de movimento da boca em
tempo real utilizando técnicas de detecção facial e detecção de pontos faciais. Além disso, também descreve
a criação de uma base de dados que contém cenas de pessoas falando totalmente rotuladas tais como
presença do rosto, por ângulo e por distância. O algoritmo foi desenvolvido em Python e com auxílio da
biblioteca DLIB para a aplicação dos algoritmos de detecção facial (Viola-Jones) e de identificação de
pontos faciais e da boca. Contudo, os resultados apontam que no geral, o algoritmo tem taxas de acerto de
até 75,80% aproximadamente para detecção frontal, 71,16% para pessoas que estejam perto da câmera,
além de contar com 66,10% de acerto para pessoas com o rosto na diagonal em relação à câmera |
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