UEMA Repositório
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https://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/4377| Título: | Identificação biométrica ocular através de redes neurais siamesas |
| Título(s) alternativo(s): | Biometric ocular identification through Siamese neural networks |
| Autor(es): | Rodrigues, Thyago Machado |
| Orientador: | Campos, Lúcio Flávio de Albuquerque |
| Membro da Banca: | Jacob Junior , Antônio Fernando Lavareda |
| Membro da Banca: | Brandão Neto, Pedro |
| Data do documento: | 2023 |
| Editor: | Universidade Estadual do Maranhão |
| Resumo: | O uso da tecnologia para tornar os processos mais eficientes tem levado a uma necessidade crescente de identificação automática dos indivíduos. Métodos tradicionais de identificação, como assinaturas e cartões, estão se tornando menos eficazes e estão sendo substituídos por métodos de identificação biométrica, que utilizam características físicas ou comportamentais dos indivíduos. Este trabalho propõe o desenvolvimento de modelos de reconhecimento biométrico baseado em íris, que utiliza técnicas de aprendizado de máquina, especificamente redes siamesas e convolucionais. Dois modelos de redes siamesas foram construídos, sendo um modelo mais simples e outro mais robusto. Experimentos realizados em uma base de dados que conta com imagens de íris sob diversas condições de captura, como ruído e oclusões, propiciaram um modelo de acurácia de 84.51% em dados de teste. |
| Resumo: | The use of technology to make processes more efficient has led to a growing need for automatic identification of individuals. Traditional identification methods, such as signatures and cards, are becoming less effective and are being replaced by biometric identification methods, which use physical or behavioral characteristics of individuals. This work proposes the development of iris-based biometric recognition models, which use machine learning techniques, specifically Siamese and convolutional networks. Two Siamese network models were built, one simpler and the other more robust. Experiments performed on a database containing iris images under various capture conditions, such as noise and occlusions, provided a model with an accuracy of 84.51% on test data. |
| Palavras-chave: | Redes siamesas Íris Classíficação Tecnologia Identificação biométrica Redes convolucionais Siamese networks Iris Classification Technology Biometric identification Convolutional networks |
| Aparece nas coleções: | Curso de Bacharelado em Engenharia da Computação - CCT UEMA - Monografias |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| TCC-THYAGO MACHADO RODRIGUES- CCT UEMA 2023 (2).pdf | PDF A | 3.86 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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