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b'A detec\xe7\xe3o de pessoas ainda \xe9 um problema na vis\xe3o computacional, bem como o rastreamento e a RE-ID (re-identifica\xe7\xe3o de pessoas), principalmente em ambientes com m\xfaltiplas c\xe2meras. Os avan\xe7os das redes neurais convolucionais para essas tarefas implicaram ganho de desempenho nos \xfaltimos anos, visto que h\xe1 um aumento na quantidade de dados p\xfablicos anotados para treinamento supervisionado, desta maneira permitindo treinamentos mais eficientes. Por\xe9m, com as dificuldades presentes nas tarefas de detec\xe7\xe3o, RE-ID e rastreamento de pessoas, como oclus\xf5es, varia\xe7\xf5es da ilumina\xe7\xe3o e a qualidade da imagem capturada, ainda se faz necess\xe1rio estudos a fim de aumentar a acur\xe1cia dessas tarefas. Usando uma plataforma para a an\xe1lise do fluxo de pessoas, \xe9 poss\xedvel fornecer informa\xe7\xf5es as quais podem otimizar a seguran\xe7a, vigil\xe2ncia e demais locais com forte presen\xe7a humana. O estudo apresentado aqui se utilizou de t\xe9cnicas de processamento digital de imagens e redes neurais convolucionais para realizar a detec\xe7\xe3o de pessoas e, a partir dessa detec\xe7\xe3o, efetuar a re-identifica\xe7\xe3o com base na \xe1rea de interesse detectada.'