O emprego de redes neurais convolucionais na identificação de máscaras de proteção no contexto da COVID-19

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorOliva, Jefferson Tales-
Autor(es): dc.contributorCasanova, Dalcimar-
Autor(es): dc.contributorTeixeira, Marcelo-
Autor(es): dc.contributorOliva, Jefferson Tales-
Autor(es): dc.creatorVoltan, José Luiz Neves-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T12:20:23Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T12:20:23Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-05-31-
Data de envio: dc.date.issued2023-05-31-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-08-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31501-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1093489-
Descrição: dc.descriptionDuring the Coronavirus (COVID-19) pandemic, the use of protective masks proved to be an im- portant resource to reduce contamination between people. The mask is a non-pharmacological, low-cost resource, but with great impact. Even so, some people do not use it, or do it incorrectly, so identification and guidance in these cases is important. This work presents a proposal for the use of Convolutional Neural Networks (CNN) as a way to identify people who are using a protective mask correctly, incorrectly or are without a mask (3 labels). For training and testing, a dataset with artificially generated images was used. Two CNN architectures were proposed, generating 5 models each. These models, despite having a simple architecture, achieved an accuracy greater than 99% in the test set. The architectures presented can be used for access control in indoor environments, as a way of guaranteeing the correct use of the protection mask.-
Descrição: dc.descriptionDurante a pandemia do Coronavirus (COVID-19), o uso de máscaras de proteção se mostrou um importante recurso para frear a contaminação entre pessoas. A máscara é uma recurso não-farmacológico, de baixo custo, mas com grande impacto. Mesmo assim, algumas pessoas não a utilização, ou o fazem de forma incorreta, sendo assim importante a identificação e orientação nesses casos. O trabalho apresenta uma proposta de utilização de Redes Neurais Convolucionais (CNN) como forma de identificar pessoas que estão utilizando máscara de proteção corretamente, incorretamente ou estão sem a máscara (3 classes). Para treinamento e teste, utilizou-se um dataset com imagens geradas de forma artificial. Duas arquiteturas de CNN foram propostas e comparadas, gerando 5 modelos cada uma. Apesar dos modelos terem arquiteturas simples, obtiveram uma acurácia superior a 99% no conjunto de teste. As arquiteturas apresentadas pode ser utilizadas para o controle de acesso em ambientes fechados, como forma de se garantir o correto uso da máscara de proteção.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherDois Vizinhos-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherEspecialização em Ciência de Dados-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.pt_BR-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectCOVID-19 (Doença)-
Palavras-chave: dc.subjectMáscara-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectCOVID-19 (Disease)-
Palavras-chave: dc.subjectGas masks-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleO emprego de redes neurais convolucionais na identificação de máscaras de proteção no contexto da COVID-19-
Título: dc.titleThe use of convolutional neural networks in the identification of protective masks in the context of COVID-19-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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