Sistema de reconhecimento de emoções em vídeo contínuo, capaz de identificar alegria, tristeza, raiva, surpresa e neutralidade a partir da webcam. Realiza detecção facial com Haar Cascades ou MediaPipe Face Detection e aplica um classificador baseado em modelos consolidados como FER+, AffectNet ou uma CNN customizada.

Projeto da área Visão Computacional com o foco de fazer uma rede classificadora de objetos e a utilizar para criar um localizador de objetos.

Meu Repositório de Códigos feitos durante o Estudo do Livro "Introdução a Visão da Computacional"

O SVCf é um módulo para a identificação de pontos de corte em frutas com pedúnculo.

A Python project about facial recognition using various methodologies involves the development of a system that can detect and recognize human faces by applying a range of techniques and algorithms.

Programa com Python e OpenCV que identifica e mostra cores em imagens e vídeos.

Sistema de Monitoramento do Motorista em tempo real usando Visão Computacional e IA. Detecta sonolência, distração, direção do olhar e uso de celular ao volante com Face Mesh, Eye Aspect Ratio, Head Pose Estimation e Object Detection, gerando um score contínuo de atenção.

Repositório do Projeto LIORA com foco na análise automatizada de embalagens utilizando visão computacional (YOLO). O sistema identifica embalagens defeituosas e em conformidade, gera relatórios e armazena os dados em um módulo de estoque para organização, filtragem e rastreabilidade das inspeções.

Python project about object tracking using OpenCV involves the development of a system capable of detecting and tracking objects in video streams by applying various tracking algorithms. (Legacy)

O projeto combina gameplay assistido por IA, análise visual ao vivo e interação natural, criando uma experiência inovadora onde o jogador recebe orientações estratégicas dinâmicas com base no estado atual do jogo. A interface foi pensada para ser intuitiva, elegante e acessível, ideal tanto para iniciantes quanto para entusiastas de jogos casuais.

A Python project on optical flow using various approaches. It develops a system that tracks motion in videos by applying both dense (Farneback) and sparse (Lucas-Kanade) optical flow methods, optimized for execution on Google Colab.

Este repositório contém o código-fonte e os recursos necessários para um projeto de detecção de veículos utilizando inteligência artificial. A detecção é realizada por meio da combinação de técnicas de visão computacional e redes neurais convolucionais.

Uma experiência completa de condução autônoma criada inteiramente em JavaScript nativo, onde o veículo aprende, percebe o ambiente por sensores e toma decisões em tempo real. Inclui construção manual da rede neural, sistema próprio de detecção e visualização dinâmica do raciocínio da IA, tudo desenvolvido sem qualquer dependência externa.

Tenho utilizado Inteligência Artificial no meu contexto profissional para aumentar a produtividade, apoiar a tomada de decisão e automatizar tarefas repetitivas. No dia a dia, aplico IA para análise de dados, geração e revisão de conteúdos.

Sistema Adaptado de Visão Computacional para Controle de Robô.

Controle de ponto por reconhecimento facial.

Jogo de Damas controlado por gestos

Jogo casual controlado por gestos da mão, inspirado no Dino Chrome. Utiliza visão computacional para detectar pular e agachar em tempo real, com foco em UX, layout original e jogabilidade acessível. Projeto desenvolvido para portfólio, demonstrando interação humano-computador e game logic.

Projeto com bliblioteca Keras para treinamento de rede neural MLP que reconhece escrita manual

Aplicação Python+Streamlit para detectar automaticamente colônias bacterianas em imagens de placas de Petri. Usa visão computacional com transformada de Hough, otimização bayesiana para calibrar parâmetros e permite validação manual dos resultados com exportação de imagens. Ideal para uso laboratorial e educacional.