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| Acadêmico(a): Leonardo Leal Oliveira |
| Título: FERRAMENTA DE INDEXAÇÃO DE FACES HUMANAS EM VÍDEOS |
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| Introdução: |
| Segundo Nisselson, Hunter-Syed e Shah (2017, p. 1), em 2022 existirão cerca de 45 bilhões de câmeras no mundo: “Onde houver um crescimento em câmeras, haverá imensas oportunidades de negócios em captura, análise e interpretação de dados visuais” (tradução nossa). Isso aponta como a quantidade de vídeos irá crescer, trazendo consigo a necessidade de interpretação e reconhecimento das informações contidas nesses vídeos de uma forma computacional e automatizada. Com essa grande quantidade de vídeos, gera-se a necessidade de poder interpretá-los e catalogá-los de forma a facilitar buscas dentro de uma coleção. Uma forma de catalogar os vídeos é pelas faces de pessoas neles contidas, visto que o reconhecimento facial é um processo de identificação amplamente utilizado pelos seres humanos por conta da rapidez no reconhecimento de um indivíduo (DINIZ; SILVA; ALENCAR, 2016). Como apontam Passarinho, Salles e Sarcinelli Filho (2015), detectar e acompanhar a movimentação de faces de pessoas são tarefas importantes em inúmeras aplicações, além de efetuar o reconhecimento e diferenciação das faces detectadas. O reconhecimento de faces é um dos estudos da visão computacional, que, segundo Rosa (2010), estuda o desenvolvimento de técnicas de interpretação de imagens para alguma aplicação útil, como detecção de movimento e reconhecimento de objetos. Dentre as várias técnicas existentes para detecção de faces, Orts (2016) as divide em dois grandes grupos: as técnicas de identificação de faces e as de verificação de faces. A diferença é que uma faz a busca da face em um banco de faces reconhecidas, procurando por uma ocorrência de igualdade; a outra, de verificação, faz uso de técnicas para tentar verificar a igualdade de faces utilizando extração de características faciais (ORTS, 2016). Com base nesses fundamentos, este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para reconhecimento de faces em coleções de vídeos. Serão utilizados conceitos de visão computacional e reconhecimento de padrões para extrair características faciais e facilitar a catalogação dos indivíduos identificados nos vídeos. |
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