Avaliação de algoritmos de reconhecimento facial para autenticação de usuários

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Eliabe Vinicius Costa e
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41074
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
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spelling Avaliação de algoritmos de reconhecimento facial para autenticação de usuáriosEvaluation of facial recognition algorithms for user authenticationReconhecimento facialFacenetEigenfaceFisherfaceLBPHLabelled faces in the wildCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)A segurança digital tem uma grande importância no cenário de rápida evolução tecnológica. Assim, a biometria de reconhecimento facial se torna uma promissora ferramenta para a aprimorar a segurança de dados. O objetivo dessa pesquisa é aprofundar o entendimento sobre o uso do reconhecimento facial e identificar os métodos que são amplamente usados no cenário atual. O projeto se divide em duas partes principais, a primeira sendo a pesquisa teórica para fazer um investigação de estudos atuais e selecionar os métodos que se mostram importantes para esse cenário. Após isso, a segunda parte da pesquisa faz experimentos com esses algoritmos para determinar a precisão do identificação facial. A partir de referenciais teóricos, os algoritmos de Eigenface, Fisherface, Local Binary Patterns Histograms (LBPH) e Facenet foram escolhidos para fazerem parte do estudo, isto sendo baseado nos melhores resultados de estudos mais recentes. Portanto, os métodos foram testados com dois datasets de imagens faciais, O Labelled Faces in the Wild e o Celebrity Face Image Dataset. Após os experimentos, foi apresentado uma superioridade do Modelo Facenet usando Transfer Learning com uma acurácia de média 99%, além disso o modelo LBPH se mostra superior aos outros dois tendo um de media entre 64% e 78%. Porém, os algoritmos de Eigenface e fisherface apresentam resultados inferiores ao esperado, trazendo acurácias no intervalo de 17% até 51% e 11% até 63% de acurácia, sucessivamente.Universidade Federal de UberlândiaBrasilCiência da ComputaçãoRibeiro, Thiago Pirolahttp://lattes.cnpq.br/8887726177714522Nascimento, Marcelo Zanchetta dohttp://lattes.cnpq.br/5800175874658088Martinez, Ana Cláudiahttp://lattes.cnpq.br/6993507870608075Silva, Eliabe Vinicius Costa e2024-01-30T19:09:27Z2024-01-30T19:09:27Z2023-11-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfSILVA, Eliabe Vinicius Costa e. Avaliação de algoritmos de reconhecimento facial para autenticação de usuários. 2023. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41074porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2024-01-31T06:15:32Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/41074Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2024-01-31T06:15:32Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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