| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Lamar, Marcus Vinicius | - |
| dc.contributor.author | Barboza, Luiz Henrique Campos | - |
| dc.identifier.citation | BARBOZA, Luiz Henrique Campos. Autenticação de usuário em dispositivos móveis usando gestos e redes neurais recorrentes. 2016. xii, 73 f., il. Monografia (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016. | pt_BR |
| dc.description | Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016. | pt_BR |
| dc.description.abstract | O uso da biometria na autenticação de usuários é cada vez mais difundido, tendo em vista
a quantidade de dados sensíveis armazenados digitalmente. Grande parte da população
possui smartphones com acelerômetro e giroscópio implementados em seu hardware que
podem fornecer informações biométricas de uma pessoa que executa um gesto segurando
o smartphone. Este trabalho propõe a implementação de redes neurais recorrentes para
a distinção/identificação de usuários que executaram um mesmo gesto. Essa implementação
será usada em um sistema de autenticação de usuários baseado em gestos. Testes
utilizando gestos simples que podem ser imitados com facilidade são feitos para verificar
a eficácia da solução proposta. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Dispositivos móveis | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Biometria | pt_BR |
| dc.title | Autenticação de usuário em dispositivos móveis usando gestos e redes neurais recorrentes | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2016-11-22T12:00:49Z | - |
| dc.date.available | 2016-11-22T12:00:49Z | - |
| dc.date.submitted | 2016-08-19 | - |
| dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/15170 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | Authentication systems based on biometrics are increasingly widespread together with the
high amount of information stored digitally. Smartphones with a built-in accelerometer
and gyroscope are used by most of World’s population and offer biometric information
about a person that perform a gesture holding the mobile device. This work proposes
the implementation of artificial recurrent neural networks to identify/distinguish between
users that performed a gesture. The implementation is used in an authentication system
based on gestures. We ran tests using simple gestures that can be easily imitated to verify
the performance of the proposed solution. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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