| Grant number: | 19/13811-3 |
| Support Opportunities: | Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training |
| Start date: | August 01, 2019 |
| End date: | October 31, 2019 |
| Field of knowledge: | Interdisciplinary Subjects |
| Principal Investigator: | Marcos Makoto Ikegame |
| Grantee: | Igor Fernandes Lopes |
| CNAE: |
Comércio varejista de artigos de óptica Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não-customizáveis |
| Associated research grant: | 18/01189-3 - Landmark detection and anthropomorphic measurements for calculation of biometric parameters used in ophthalmic lens fitting, AP.PIPE |
Abstract A tomada de medidas precisas para a correta montagem de lentes oftálmicas em armações de óculos é de vital importância para a saúde de qualquer pessoa que use óculos. O uso de sistemas computadorizados de antropometria neste campo está limitado a aparatos de alto custo e que precisam utilizar guias para aferir medidas adequadamente. Além disso, tais sistemas precisam que um operador que identifique ou homologue manualmente os landmarks na face do usuário. Alternativamente, a maior parte da população ainda tem seus parâmetros biométricos para montagem de lentes corretivas tomadas manualmente, a partir da utilização de ferramentas desenvolvidas no início do século XX. O objetivo deste projeto é desenvolver um modelo que permita a detecção de pontos fiduciais no rosto dos usuários e calcule - sem a utilização de guias - as principais medidas parar montagem de lentes: Distância Naso-Pupilar e Altura de Montagem. Para tal, adotaremos modelos MTL (Multi-Task Learning) para o desenvolvimento da pesquisa e, mais precisamente, desenvolveremos as abordagens baseados na metodologia de aprendizado em profundidade (Deep Learning) por meio de redes convolucionais. Esperamos desenvolver um modelo através do qual seja possível detectar landmarks e aferir precisamente medidas antropomórficas, calculando medidas para uma montagem precisa de lentes oftálmicas. Tal sistema possibilitará democratizarmos a medição computadorizada de parâmetros biométricos deixando no passado a aferição mecânica e passível de erro humano. (AU) | |
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