Analisi di sequenze video per rilevazioni demografiche ed emotive da software su microcontroller

Pandiscia, Nicola (2020) Analisi di sequenze video per rilevazioni demografiche ed emotive da software su microcontroller. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria elettronica per l'energia e l'informazione [L-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
Il full-text non è disponibile per scelta dell'autore. (Contatta l'autore)

Abstract

Il seguente progetto è volto ad implementare sul microcontroller "Raspberry Pi v.4 Model B" un software utilizzante a mo' di scatola nera, anche, in parte, una rete neurale che sulla base di una classificazione precedentemente realizzata da soggetti terzi e sulla base di opportuni modelli preaddestrati sfrutti un meccanismo di apprendimento supervisionato per stimare ragionevolmente, secondo opportuni criteri, il sesso, la fascia d'età, lo stato emotivo (caricaturale, ossia forzato) e la distanza approssimativa di uno o più soggetti ripresi frontalmente in volto da una telecamera in tempo reale.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Pandiscia, Nicola
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Computer Vision,Machine Learning,Raspberry Pi Model B,Analisi video,Microcontroller,Face detection,Age-gender detection,Emotion sensing,Distance sensing,Intelligenza artificiale,Raspbian,Mac OS,Machine vision,software,Deep learning,reti neurali,Python,OpenCV,Tensorflow,Keras,Anaconda,Caffè,Videosorveglianza,Image processing
Data di discussione della Tesi
12 Marzo 2020
URI

Altri metadati

Gestione del documento: Visualizza il documento

^