000			02420n a2200265#a 4500
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003			P5A
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007			cr cuuuuuauuuu
008			200206s20202020bl por d
035			_aocm51338542
040			_aP5A _cP5A
090			_acs
100	1		_aVieira, Thales _u(Univ. Federal de Alagoas, Brazil) _9493
245	1	0	_aRetailNet: Uma abordagem baseada em Deep Learning para contagem de pessoas e detecção de zonas quentes em lojas de varejo/ _cThales Vieira.
246	1	1	_aSeminário de Computação Gráfica:
260			_aRio de Janeiro: _bIMPA, _c2020.
300			_avideo online
505	2		_aResumo: A análise do comportamento do consumidor é uma questão de grande relevância para os varejistas, permitindo uma otimização do desempenho da loja, aprimoramento da do consumidor, redução de custos operacionais e, consequentemente, maior lucratividade. No entanto, poucas pesquisas ainda são realizadas para incorporar novas metodologias baseadas em Visão Computacional para capturar automaticamente, a partir de imagens, informações relevantes que podem ser de grande valor para os varejistas. Neste seminário vamos apresentar resultados de projeto realizado na Universidade Federal de Alagoas com uma loja do ramo varejista de calçados, onde foi desenvolvida uma abordagem de baixo custo baseada em Deep Learning para estimar, em tempo real, o número de pessoas em lojas de varejo, e para detectar e visualizar as zonas quentes da loja. Para esse fim, é necessário apenas uma câmera RGB de baixo custo, como uma câmera de vigilância. Para resolver o problema da contagem de pessoas, empregamos uma abordagem de aprendizagem supervisionada baseado em uma arquitetura de Rede Neural Convolucional que aprende um modelo de regressão .
650	0	4	_aMatematica. _2larpcal _919899
697			_aCongressos e Seminários. _923755
856	4		_zVIDEO _uhttps://www.youtube.com/watch?v=NG18keb5GaI&list=PLo4jXE-LdDTRkCsaH7C2rGXQg0wqKVYxp&index=8
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942			_2ddc _cBK
999			_aRETAILNET: Uma abordagem baseada em Deep Learning para contagem de pessoas e detecção de zonas quentes em lojas de varejo. Thales Vieira. Rio de Janeiro: IMPA, 2020. video online. Disponível em: <https://www.youtube.com/watch?v=NG18keb5GaI&list=PLo4jXE-LdDTRkCsaH7C2rGXQg0wqKVYxp&index=8>. Acesso em: 6 fev. 2020. _c38135 _d38135