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Detecção da alcoolemia por meio da pupilometria dinâmica / Alcohol use detection by means of dynamic pupilometryPinheiro, Hedenir Monteiro 01 July 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-07-01 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / The consumption of alcohol beverages causes disturbance to society, such as traffic accidents, problems at work and interpersonal violence. The main methods for the detection of alcohol are the use of a breathalyzer and a blood test. Such methods are, however, relatively invasive. The purpose of this work is to develop a portable device and a method capable of performing the dynamic pupillometry to verify the feasibility of detect alcohol use by means of recording pupillary movements under light stimulation. After the device creation, was recorded and collected biometric information of 49 people in sober and inebriated state, producing a database with 356 video. So were selected the most relevant pupillary features. This set of features was subjected to statistical tests and pattern recognition algorithms KNN, Ensemble KNN and SVM. The results showed that pupillometry was performed efficiently with 96% accuracy, the alcohol changes the pupillary behavior and detecting alcohol consumption is feasible when the analysis is done individually and with many videos. / O consumo de bebidas alcoólicas causa transtornos para a sociedade, tais como acidentes de trânsito, problemas no trabalho e violência interpessoal. Os principais métodos para detecção da alcoolemia são o teste com o etilômetro e o exame de sangue. Esses métodos, entretanto, são relativamente invasivos. A proposta desse trabalho é desenvolver um dispositivo portátil e uma metodologia capaz de realizar a pupilometria dinâmica para verificar a viabilidade de se diagnosticar o consumo de álcool por meio da filmagem e estimulação pupilar. Para isso, após o desenvolvimento do dispositivo, realizou-se filmagem e coleta de informações biométricas de 49 pessoas em estado sóbrio e alcoolizadas, produzindo uma base de dados com 356 vídeos. Então, foram selecionadas as características pupilares mais relevantes. Esse conjunto de características foi submetido a testes estatísticos e aos algoritmos de reconhecimento de padrões KNN, Ensemble KNN e SVM. Os resultados mostraram que a pupilometria foi realizada de maneira eficiente com 96% de acurácia, que o álcool altera o comportamento pupilar e que a detecção do consumo de álcool é viável quando a análise é feita de maneira individualizada e são realizados bastantes vídeos.
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