Autenticação utilizando atributos faciais obtidos por redes neurais convolucionais em sistema de gestão de aprendizado

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Daniel Gonçalves da
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122442
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Francisco de Assis Zampirolli
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spelling Autenticação utilizando atributos faciais obtidos por redes neurais convolucionais em sistema de gestão de aprendizadoREDES NEURAIS CONVOLUCIONAISVERIFICAÇÃO FACIALPLUGIN PARA MOODLERESNETBIOMETRIACONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKSFACE VERIFCATIONPLUGIN FOR MOODLEBIOMETRICPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCOrientador: Prof. Dr. Francisco de Assis ZampirolliDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Santo André, 2021.Avaliações online estão cada vez mais presentes. Isso é ainda mais evidente com a grande demanda resultante da pandemia de 2020. No entanto, veri?car a autenticidade do avaliado é uma tarefa que ainda precisa de novas soluções. Neste sentido, este trabalho apresenta dois plugins para o Moodle, um Sistema de Gestão da Aprendizagem amplamente utilizado nos diversos níveis do ensino. O primeiro, chamado Face Verification Quiz, é para o registro e veri?cação facial do usuário noMoodle,emumaatividadedequestionáriocomesserecursohabilitado.Osegundo, chamado Face Verification Report, é para mostrar um relatório de acessos nesta atividade. Redes Neurais Convolucionais Profunda treinadas foram usadas para detectar rapidamente o contorno da face através de pixels dos olhos, nariz e boca. Outra rede foi utilizada para a veri?cação facial, extraindo um vetor de 128 dimensões de cada face por meio da arquitetura de rede neural ResNet-34. Esses plugins foram testados com 31 usuários. Os resultados apresentam a viabilidade de uso, com aprovação média de 75% através de um questionário aplicado em 16 usuários em atividades opcionais online realizadas no Moodle no ?nal de 2020 e início de 2021. Apesar dos desa?os apresentados pela pandemia COVID-19, as soluções apresentadas poderão ser úteis após esse período de isolamento.Online assessments are increasingly present. This is even more evident with the great demand resulting from the 2020 pandemic. However, verifying the authenticity of the student is a task that still needs new solutions. In this sense, this work presents two plugins for Moodle, a Learning Management System widely used in di?erent levels of education. The ?rst, called Face Verification Quiz, is for the user¿s registration and facial veri?cation on Moodle, in a quiz activity with this feature enabled. The second, called Face Verification Report, is to show a report of attempted activities. Trained Deep Convolutional Neural Networks were used to quickly detect the contour of the face through pixels of the eyes, nose and mouth. Another network was used for face veri?cation, extracting a 128-dimensional vector from each face using the ResNet-34 neural network architecture. These plugins have been tested with 31 users. The results show the feasibility of using this plugin with 75% approval through a questionnaire applied to 16 students in optional online activities carried out in Moodle in late 2020 and early 2021. Despite the challenges presented by the COVID-19 pandemic, the solutions presented can be useful after this period of isolation.Zampirolli, Francisco de AssisSantos, Carlos da Silva dosPimentel, Edson PinheiroSilva, Daniel Gonçalves da2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf80 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122442http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122442&midiaext=79842http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122442&midiaext=79843Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=122442porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-06-14T16:24:15Zoai:BDTD:122442Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-06-14T16:24:15Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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