Defesa de Qualificação de Dissertação: Francisco Carlos Freire Nunes Junior
Título: Prevendo crimes em redes de ruas usando kernel não-paramétrico de estimação de densidade
Data: 26/04/2019
Horário: 08:00h
Local: Hall do Centro de Ciências - Bloco 902
Resumo:
A ocorrência de crimes não é um evento puramente aleatório, ela tende a se concentrar em áreas específicas, devido a interação do infrator com a vítima, com o ambiente e as oportunidades que existem para cometer um crime. Para combater a criminalidade o policiamento vem mudando nas últimas décadas, trocando de uma estratégia reativa para uma mais proativa e preventiva. Uma prática que auxilia nesta mudança é o policiamento utilizando mapas de hotspots para guiar o patrulhamento. Nesta perspectiva, esse trabalho propõe uma técnica nova de clusterização de nós de ruas para gerar mapas de hotspots mais eficientes para o patrulhamento, e a comparação com uma técnica clássica de Kernel Density Estimation (KDE) para a previsão de crimes violentos contra o patrimônio. Espera-se que a nova técnica tenha um resultado próximo do KDE e possua uma eficiência maior na alocação de recursos para a prevenção de crimes.
Banca:
- Prof. Dr. José Antonio Fernandes de Macêdo (MDCC/UFC - Orientador)
- Prof.ª Dr.ª Ticiana Linhares Coelho da Silva (UFC - Coorientadora)
- Prof. Dr. César Lincoln Cavalcante Mattos (MDCC/UFC)
- Me. José Florêncio de Queiroz Neto (UFC)