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https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16626
metadata.dc.type: | Dissertação |
Issue Date: | 4-Aug-2023 |
metadata.dc.creator: | ROCHA, Jessé da Costa |
metadata.dc.description.affiliation: | SEDUC - Secretaria de Estadio de Educação do Pará |
metadata.dc.contributor.advisor1: | FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de |
Title: | Reconhecimento facial de alunos de Escola Pública no uso de ônibus escolar em cidade inteligente |
metadata.dc.description.sponsorship: | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior |
Citation: | ROCHA, Jessé da Costa. Reconhecimento facial de alunos de Escola Pública no uso de ônibus escolar em cidade inteligente. Orientador: Carlos Renato Lisboa Francês; Coorientadora: Jasmine Priscyla Leite de Araújo. 2023. 67 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2023. Disponível em:https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16626 . Acesso em:. |
metadata.dc.description.resumo: | Nos dias atuais, o desaparecimento de crianças e adolescentes e a evasão escolar são grandes problemas enfrentados por países do mundo todo, em especial os países em desenvolvimento. Este trabalho propõe uma plataforma inteligente de monitoramento dos passos dos estudantes como ferramenta para mitigar esses problemas. Esta plataforma permite identificar os estudantes por meio do reconhecimento facial, e notificar os responsáveis e entidades competentes em diversas situações da vida escolar, tais como: entrada e saída do ônibus escolar, entrada e saída da escola, entrada na cantina escolar etc. O reconhecimento facial, por sua vez, emprega diferentes técnicas de inteligência artificial para reconhecer os estudantes, como: HOG (Histograms of Oriented Gradients), SVM (Support Vector Machine), CNN (Convolutional Neural Network) e KNN (K-Nearest Neighbors). Nos testes realizados, o sistema de reconhecimento obteve excelentes resultados em todas as métricas: acurácia de 98,10%, média ponderada da precisão de 99%, média ponderada da revocação de 98% e média ponderada da pontuação f1 de 98%. |
Abstract: | In the present days, the disappearance of children and adolescents and school dropout are major problems faced by countries worldwide, in particular, developing countries. This work proposes an intelligent platform for monitoring students' steps as a tool to mitigate these problems. This platform can identify students and notify those responsible and competent authorities in various situations of school life, such as: entering and leaving the school bus, entering and leaving school, entering the school cafeteria, etc. The first application aims to control access to the school bus through facial recognition. Facial recognition, in turn, employs different artificial intelligence techniques to recognize students, such as: HOG (Histograms of Oriented Gradients), SVM (Support Vector Machine), CNN (Convolutional Neural Network) and KNN (K-Nearest Neighbors). In the tests carried out, the recognition system achieved excellent results in all metrics: accuracy 98.10%, weighted average precision 99%, weighted average recall 98%, and weighted average f1-score 98%. |
Keywords: | Inteligência artificial Reconhecimento facial Plataforma inteligente Evasão escolar Artificial intelligence Facial Recognition Intelligent Platform School Dropout. |
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: | COMPUTAÇÃO APLICADA |
metadata.dc.subject.linhadepesquisa: | INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL |
metadata.dc.subject.cnpq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal do Pará |
metadata.dc.publisher.initials: | UFPA |
metadata.dc.publisher.department: | Instituto de Tecnologia |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
metadata.dc.rights: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
metadata.dc.source.uri: | Disponível na internet via correio eletreônico: bibliotecaitec@ufpa.br |
Appears in Collections: | Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC |
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