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| Acadêmico(a): Orlando Krause Junior |
| Título: Reconhecimento facial de bugios-ruivo através de redes neurais convolucionais |
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| Resumo: |
Embora existam muitos estudos para a identificação facial automática em seres humanos, muito
pouco é aplicado para a marcação e identificação de animais. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de
um protótipo utilizando Rede Neural Convolucional para o reconhecimento facial de bugios-ruivo. Com isso,
pretende-se auxiliar os pesquisadores do Projeto Bugio - FURB no monitoramento dos animais, onde
atualmente é realizado por meio de chips subcutâneos, que é invasivo e pode ser traumático, ou na experiência
e conhecimento empírico do pesquisador. Para isso foram utilizadas as redes Inception-ResNet v2, ResNet50
e Xception. Para o treinamento destas redes foi utilizada a função de perda Triplet Loss para auxiliar o
aprendizado da extração de características, a fim de permitir o One-Shot Learning, ou seja, aprender de um
único exemplar. Dentre as redes testadas, a Xception foi a que apresentou melhor resultado, atingindo uma
acurácia de 99,94%, enquanto a rede Inception-ResNet v2 atingiu 99,78% e a ResNet50 atingiu 75,98%. |
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