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http://repositorio.aee.edu.br/jspui/handle/aee/1100
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Cardoso, Marcelo de Castro | - |
dc.contributor.author | Amorim, Thais Tavares de | - |
dc.date.accessioned | 2019-02-26T23:49:41Z | - |
dc.date.available | 2019-02-26T23:49:41Z | - |
dc.date.issued | 2018-12 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.aee.edu.br/jspui/handle/aee/1100 | - |
dc.description.abstract | Identificar um indivíduo nos dias atuais é algo comum, essa identificação é realizada por meio do CPF (Cadastro de Pessoa Física) ou RG (Registro Geral). Porém, com os avanços tecnológicos esses meios podem ser substituídos pelas impressões digitais, impressões de pulso, reconhecimento de íris e/ou reconhecimento facial. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma proposta de controle de frequência acadêmica utilizando redes neurais, onde foi desenvolvido um algoritmo treinado para identificar indivíduos por meio de um banco de dados pré-cadastrado. A proposta a ser desenvolvida via atender o melhor controle de frequência, controle de acesso, segurança e comodidade da comunidade acadêmica da instituição. | pt_BR |
dc.subject | reconhecimento facial | pt_BR |
dc.subject | reconhecimento de padrões | pt_BR |
dc.subject | identificação de indivíduos | pt_BR |
dc.subject | aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | controle de frequência | pt_BR |
dc.title | Comparação de Técnicas de Reconhecimento Facial no Controle de Frequência Acadêmica | pt_BR |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso - TCC's (Engenharia de Computação) |
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