Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8435
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.creator | Jiayu, Xie | |
dc.date.accessioned | 2020-11-11T14:42:42Z | - |
dc.date.available | 2020-11-11T14:42:42Z | - |
dc.date.issued | 2018-12-06 | |
dc.identifier.citation | JIAYU, Xie. Sistema de identificação entomológica forense: uma abordagem usando LabVIEW. 2018. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8435 | - |
dc.description.abstract | Forensic entomology is one of the most accurate resources available for identifying origin of certain crimes, such as homicides, spawning grounds, drug trafficking, and smuggling. However, the lack of a complete police entomological database and an automatic recognition system to identify this type of traces have delayed the solution of countless crimes of high social repercussion. Forensic Engineering group Edmund Loccard of UTFPR, convened to the Department of Federal Police and CAPES developed a prototype of a regional entomological database, where methods of image pattern recognition are applied. This work aimed to develop and test an automatic identification system for these insect species, specifically using the LabVIEW tool. Several algorithms were implemented in this application, where images of partial fragments of insects, collected as traces at crime sites, were compared to the database. The ultimate goal is to identify the origin of the drug seized and the consequent identification of suspicious groups. The results showed that it was possible to establish a matching between the base of images trained with test images as well as images containing only fragments of insects. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.subject | Entomologia forense | pt_BR |
dc.subject | Identificação | pt_BR |
dc.subject | Processamento de imagens | pt_BR |
dc.subject | Sistemas de reconhecimento de padrões | pt_BR |
dc.subject | Forensic entomology | pt_BR |
dc.subject | Identification | pt_BR |
dc.subject | Image processing | pt_BR |
dc.subject | Pattern recognition systems | pt_BR |
dc.title | Sistema de identificação entomológica forense: uma abordagem usando LabVIEW | pt_BR |
dc.title.alternative | Entomological identification system: an approach using LabVIEW | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | A entomologia forense é um dos recursos disponíveis mais precisos, no que tange à identificação de origem para determinados crimes, como homicídios, locais de desova, tráfico de drogas e contrabando. Contudo, a falta de um banco de dados entomológico policial completo e um sistema de reconhecimento automático para identificação deste tipo de vestígio, têm retardado a solução de inúmeros crimes de alta repercussão social. O grupo de Engenharia Forense Edmund Loccard da UTFPR, conveniado ao Departamento de Polícia Federal e CAPES desenvolveu um protótipo de banco de dados entomológicos regional, onde são aplicados métodos de reconhecimento de padrões de imagem. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e testar um sistema de identificação automática para estas espécies de insetos, utilizando especificamente a ferramenta LabVIEW. Foram implementados diversos algoritmos à esta aplicação, onde foram comparadas imagens de fragmentos parciais de insetos, coletados como vestígios em locais de crime, ao banco de dados. O objetivo final é a identificação de origem da droga apreendida e a consequente identificação de grupos suspeitos. Os resultados obtidos revelaram que foi possível estabelecer um matching entre a base de imagens treinadas com imagens de teste, bem como imagens contendo apenas fragmentos de insetos. | pt_BR |
dc.degree.local | Curitiba | pt_BR |
dc.publisher.local | Curitiba | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Faria, Rubens Alexandre de | |
dc.contributor.advisor-co1 | Maia, Ozana Maria Andrade | |
dc.contributor.referee1 | Faria, Rubens Alexandre de | |
dc.contributor.referee2 | Lazzaretti, André Eugênio | |
dc.contributor.referee3 | Maia, Ozana Maria Andrade | |
dc.contributor.referee4 | Borba, Gustavo Benvenutti | |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Curso de Engenharia Eletrônica | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | pt_BR |
Aparece nas coleções: | CT - Engenharia Eletrônica |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
CT_DAELN_2018_2_06.pdf | 4 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.