Trabalho de Conclusão de Curso
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- ItemREDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA RECONHECIMENTO FACIAL EM PHP(2024-11-12) Matheus Giovanny Oliveira Guimarães; Carlos Alberto Severiano JuniorEste trabalho tem como objetivo comparar a implementação de redes neurais convolucionais utilizando PHP e comparada com Python, explorando suas capacidades no campo de reconhecimento facial. Em PHP, foi utilizada a biblioteca Rindow Neural Networks, enquanto em Python, a escolha foi pela biblioteca Keras com TensorFlow. Para a realização dos experimentos, ambas as linguagens seguiram estruturas semelhantes, utilizando a mesma base de dados de imagens distribuídas em 16 classes e sendo encapsuladas em frameworks web específicos, Slim para PHP e Flask para Python, além disso os códigos foram compilados na mesma máquina. Os resultados indicam que a rede neural construída em PHP obteve uma acurácia média superior (0,954) em comparação com a rede em Python (0,86), embora o tempo de treinamento em PHP tenha sido maior. Todavia, o PHP demonstrou ser uma alternativa viável em contextos específicos, especialmente onde há uma forte dependência de tecnologias baseadas nessa linguagem, como projetos legado. No entanto, Python, com sua maior versatilidade e suporte da comunidade, ainda se destaca como a escolha preferida para projetos de aprendizado de máquina e para fins didáticos. Embora o PHP possa ser utilizado para a construção de redes neurais, Python continua sendo a opção mais prática e eficiente na maioria dos cenários. Para análises futuras um estudo da biblioteca Rubix, outra ferramenta de aprendizado de máquina em PHP, pode ser feita para tentar superar as limitações identificadas pelo Rindow.
- ItemEsgrima Training: um aplicativo de Scout de esgrima em tempo real(2024-11-05) Vitor Hugo Rocha; Dr. Carlos Alberto Severiano Junior; Me. Daniel Bruno Fernandes Conrado; Dr. José Marcello Salles GiffoniConsiderando a esgrima como um esporte milenar amplamente difundido pelo mundo e a busca constante pelo aprimoramento do esporte levando seus atletas ao mais alto nível de desempenho, este trabalho visa apresentar o desenvolvimento de um aplicativo móvel híbrido, que opere tanto em aparelhos com sistema Android quanto para aparelhos com sistema iOS, para scout de esgrima, além de coletar registros psicológicos comportamentais. O desenvolvimento foi realizado utilizando Ionic framework 4 baseado em Angular 8, permitindo a criação de uma aplicação hibrida com banco de dados na nuvem. Como resultado obtivemos um produto mínimo viável que atendesse todos os requisitos para scout de esgrima solicitados pelos nossos parceiros que incluem a Escola de Educação Física, Fisioterapia e Terapia Ocupacional (EEFFTO/UFMG), clube de esgrima do Barroca tênis clube e outros atletas. Conclui-se que o aplicativo tem potencial para melhoria do desempenho dos atletas sendo uma ferramenta de scout e trazendo uma visão holística sobre o atleta, com possibilidade de futuras evoluções para outras modalidades e funções.
- ItemANÁLISE DE AVALIAÇÕES TURÍSTICAS DO TRIPADVISOR UTILIZANDO SVM E REGRESSÃO LOGÍSTICA(2024-11-05) Daniel Douglas Rodrigues; Carlos Alexandre Silva; Danilo Boechat SeufitelliEste artigo propõe um estudo sobre os sentimentos dos turistas após visitarem atrações turísticas no Brasil. Utilizando uma base de dados do Kaggle com comentários de turistas, aplicamos algoritmos de análise de sentimentos baseados em Máquina de Vetores de Suporte e Regressão Logística, visando baixo custo computacional e alta precisão. O objetivo é extrair as métricas necessárias para melhorar a experiência dos futuros visitantes. Nossos resultados mostraram uma acurácia média de 96%, indicando que os modelos empregados foram eficazes em classificar os sentimentos expressos nas avaliações. Este resultado sugere que, embora a análise de sentimentos baseada em comentários tenha sido bem-sucedida, é fundamental considerar a representatividade dos dados e o balanceamento das classes. A pesquisa oferece uma percepção valiosa sobre as oportunidades e limitações atuais e serve como base para futuros estudos na área, que possam explorar outras abordagens ou fontes de dados para aprimorar a recomendação de atrações turísticas.
- ItemAplicativo de plantio e arborização urbana(2024-10-10) Souza, Pedro Afonso Ramos de; Doutor Carlos Alberto Severiano JuniorEste trabalho é referente ao desenvolvimento de um aplicativo de arborização urbana participativa, com o intuito de engajar a comunidade no plantio e cuidado de áreas verdes. Concebido em parceria com coletivos ecológicos, o aplicativo foi projetado considerando suas opiniões e necessidades, coletadas por meio de reuniões colaborativas. Entre as principais funcionalidades, destacam-se o mapeamento de locais de plantio, um catálogo de espécies e o monitoramento de mudas, todos voltados para atender demandas específicas de arborização urbana e facilitar o aumento da cobertura vegetal. O aplicativo busca não apenas contribuir para a melhoria da qualidade do ar e da água nas cidades, mas também fortalecer a participação cidadã, incentivando o envolvimento direto da população nas atividades de arborização. O uso de tecnologias como geolocalização e bancos de dados de espécies locais permite um planejamento eficaz e sustentável para o plantio, promovendo a preservação ambiental e incentivando práticas ecológicas. Dessa forma, o projeto se destaca como uma ferramenta para melhorar a qualidade de vida urbana, além de sensibilizar a população sobre a importância do meio ambiente, favorecendo a construção de um ambiente urbano mais sustentável e verde.
- ItemUm estudo comparativo do desempenho de linguagens de programação utilizando técnicas computacionais aplicadas ao Problema do Caixeiro-Viajante(2024-10-10) Viana, Rodrigo Malaquias; Doutor Bruno Nonato Gomes; Doutor Carlos Alexandre SilvaO Problema do Caixeiro Viajante (PCV) é um clássico problema da Pesquisa Operacional que surge em diversos contextos práticos, como problemas de roteamento de veículos, perfuração de placas de circuito impresso, manutenção de motores de turbina a gás, sequenciamento de genoma, entre outros. A eficácia da linguagem de programação utilizada para abordar o PCV pode influenciar diretamente a qualidade da solução. Neste trabalho buscou-se analisar o desempenho de linguagens de programação amplamente reconhecidas no âmbito acadêmico e profissional, sendo elas C, Python, C\# e Julia. Utilizaram-se tanto técnicas heurísticas quanto metaheurísticas para resolver o problema de otimização representado pelo PCV. Os resultados mostram que a escolha da linguagem e a técnica afeta diretamente na execução final, onde linguagens como C e Julia se destacaram significativamente, apresentando resultados que eram, no mínimo, duas vezes mais rápidos do que os obtidos com as demais linguagens, com essa vantagem aumentando à medida que o problema se tornava mais complexo.