dc.contributor.author | Moreira, Gabriel Renato | |
dc.date.accessioned | 2021-12-02T17:10:12Z | |
dc.date.available | 2021-12-02T17:10:12Z | |
dc.date.issued | 2021-11-25 | |
dc.identifier.citation | MOREIRA, Gabriel Renato. Reconhecimento facial: um estudo comparativo sobre métodos cruzados de PCA e LDA. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15243. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15243 | |
dc.description.abstract | This work presents a comparative study for tools commonly utilized in facial recognition (PCA and LDA). These tools can be used separately or in association to improve the precison in the recognition.They use libraries like Scikit-learn (Sklearn), OpenCV and NumPy. For each tool, the respective method must be applied to achieve the ideal results. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Inteligência artificial | por |
dc.subject | Redes neurais artificiais | por |
dc.subject | Reconhecimento facial | por |
dc.subject | PCA | por |
dc.subject | LDA | por |
dc.title | Reconhecimento facial: um estudo comparativo sobre métodos cruzados de PCA e LDA | por |
dc.title.alternative | Facial recognition: a cross comparative study of PCA and LDA methods | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Barcellos, Robson | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9844506370403162 | por |
dc.description.resumo | Este trabalho apresenta um estudo comparativo de
ferramentas comumente utilizadas para reconhecimento facial, a
PCA e a LDA. Podem ser utilizadas de forma isolada ou em conjunto, com o objetivo de trazer melhor precisão na
classificação dos indivíduos. A aplicação dessas ferramentas utiliza bibliotecas como o Scikit-learn (Sklearn), o OpenCV e o
NumPy, sendo que com cada ferramenta utilizada, é necessário seguir sua metodologia para alcançar um resultado ideal. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2670843911052624 | por |
dc.publisher.course | Engenharia Elétrica - EE | por |