Detecção e reconhecimento de faces para a anonimização de pessoas em vídeos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Leonardo de Oliveira da
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248712
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Sistemas de Informação.
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spelling Detecção e reconhecimento de faces para a anonimização de pessoas em vídeosDetecção de facesReconhecimento de facesAnonimização de pessoasInteligência ArtificialTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Sistemas de Informação.Diversas aplicações requerem a anonimização de pessoas presentes em vídeos, seja por questões legais, falta de consentimento do uso de imagem, ou até pessoas menores de idade. Naturalmente, o trabalho de detectar e reconhecer essas pessoas deve ser feito em alguma etapa do processo, e caso seja feito na edição do vídeo, pós gravação, tende a ser custoso e demorado, pois exige o trabalho braçal de um ser humano cortando, quadro a quadro, os rostos encontrados. Com avanços tecnológicos recentes, pode-se aproveitar da inteligência artificial para realizar todas as etapas desse processo: detectar, reconhecer e anonimizar as faces presentes nos vídeos. Essa inovação traz consigo muitas vantagens, como a desalocação de um ser humano e o aumento da velocidade na realização do trabalho, além de permitir que a anonimização seja feita diretamente na gravação, de forma a retirar a necessidade de pós-processamento do vídeo. Nesse contexto, este trabalho utiliza técnicas de detecção e reconhecimento de faces já existentes para aplicar um filtro que anonimize os rostos indesejados e impossibilite o reconhecimento dos mesmos. Para isto, foram revisadas as técnicas normalmente utilizadas neste fim, e foram selecionadas as que melhor se aplicam no contexto deste trabalho, e desenvolveu-se uma ferramenta para realizar a anonimização automática. Por fim, analisou-se sua performance utilizando métrica de acurácia, comparando o resultado de uma rotulação manual com a rotulação automatizada. Ao todo, foram realizados 672 testes, e obteve-se mediana da acurácia de 96,7%.Florianópolis, SC.Silva, Alexandre GoncalvesUniversidade Federal de Santa Catarina.Silva, Leonardo de Oliveira da2023-07-12T14:21:22Z2023-07-12T14:21:22Z2023-06-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis102 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248712Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2023-07-12T14:21:22Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/248712Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-07-12T14:21:22Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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