Estudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagens
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESC |
Texto Completo: | http://repositorio.unesc.net/handle/1/8161 |
Resumo: | Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC. |
id |
UNESC-1_43f6747f59f0845f98ef00637c6c5213 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.unesc.net:1/8161 |
network_acronym_str |
UNESC-1 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UNESC |
spelling |
Orso, Lucas RicardoMartins, Paulo JoãoUniversidade do Extremo Sul Catarinense2021-05-05T23:06:39Z2021-05-05T23:06:39Z2018-12http://repositorio.unesc.net/handle/1/8161Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.Há na atualidade um aumento na utilização de computadores, para fins profissionais, pessoais, informações gerais e restritas. Dessa forma, há uma necessidade na segurança em geral, requerendo um meio de autenticação prática, rápida e segura. Devido a isso, uma alternativa para a segurança é o reconhecimento facial, que vem ganhando atenção em diferentes áreas, por ser menos invasiva e prover as informações biométricas, apresentando características únicas de cada indivíduo. Não obstante, existem várias bibliotecas de reconhecimento facial disponíveis, dentre elas o OpenFace, biblioteca gratuita que oferece uma rede neural artificial treinada com mais de 500 mil faces, que contribui com aqueles que têm interesse na área de reconhecimento facial. Considerando a utilização do reconhecimento facial, este trabalho tem como objetivo avaliar o classificador Support Vector Machines utilizado pela biblioteca OpenFace na classificação das imagens através do método Cross- Validation. Inicialmente, foi realizada uma pesquisa bibliográfica acerca dos métodos, padrões e detecção do reconhecimento facial existente na literatura. Para replicar os resultados do OpenFace utilizou-se o banco de imagens Labeled Faces in the Wild. Foi utilizado duas bases de imagens, o MS-CELEB-1M e o FEI DATABASE, onde com a RNA do OpenFace foram extraídas as características de cada imagem, para posteriormente criar um classificador Support Vector Machines. Depois disso, o classificador foi avaliado pelo método de validação cruzada. Os resultados da acurácia do OpenFace na identificação de faces, quando utilizado a base de dados LFW coincidiram com os resultados existentes sobre o OpenFace. Os resultados na validação cruzada do SVM demonstraram acurácia similar entre as bases MS-CELEB- 1M e FEI DATABASE, com 0.99% e 0.89%, respectivamente. Em suma, pode-se concluir que os resultados desta pesquisa demonstraram-se satisfatórios quanto a utilização da biblioteca OpenFace, o que reforça os resultados existentes na literatura de que a utilização da inteligência artificial para os problemas encontrados na área de reconhecimento facial é uma opção a ser estudada e considerada a sua utilização.BiometriaReconhecimento facialOpenFaceInteligência artificialEstudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagensinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UNESCinstname:Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)instacron:UNESCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALLUCAS RICARDO ORSO.pdfLUCAS RICARDO ORSO.pdfTCCapplication/pdf2551328http://repositorio.unesc.net/bitstream/1/8161/1/LUCAS%20RICARDO%20ORSO.pdf6203356b27dd4b31fe474c00a8517ec1MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.unesc.net/bitstream/1/8161/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD521/81612021-05-05 20:06:43.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Repositório de Publicaçõeshttp://repositorio.unesc.net/ |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Estudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagens |
title |
Estudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagens |
spellingShingle |
Estudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagens Orso, Lucas Ricardo Biometria Reconhecimento facial OpenFace Inteligência artificial |
title_short |
Estudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagens |
title_full |
Estudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagens |
title_fullStr |
Estudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagens |
title_full_unstemmed |
Estudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagens |
title_sort |
Estudo de caso de um sistema de reconhecimento facial utilizando o openface para identificação de faces em bancos de imagens |
author |
Orso, Lucas Ricardo |
author_facet |
Orso, Lucas Ricardo |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Orso, Lucas Ricardo |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Martins, Paulo João |
contributor_str_mv |
Martins, Paulo João |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Biometria Reconhecimento facial OpenFace Inteligência artificial |
topic |
Biometria Reconhecimento facial OpenFace Inteligência artificial |
dc.description.pt_BR.fl_txt_mv |
Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC. |
dc.description.abstract.por.fl_txt_mv |
Há na atualidade um aumento na utilização de computadores, para fins profissionais, pessoais, informações gerais e restritas. Dessa forma, há uma necessidade na segurança em geral, requerendo um meio de autenticação prática, rápida e segura. Devido a isso, uma alternativa para a segurança é o reconhecimento facial, que vem ganhando atenção em diferentes áreas, por ser menos invasiva e prover as informações biométricas, apresentando características únicas de cada indivíduo. Não obstante, existem várias bibliotecas de reconhecimento facial disponíveis, dentre elas o OpenFace, biblioteca gratuita que oferece uma rede neural artificial treinada com mais de 500 mil faces, que contribui com aqueles que têm interesse na área de reconhecimento facial. Considerando a utilização do reconhecimento facial, este trabalho tem como objetivo avaliar o classificador Support Vector Machines utilizado pela biblioteca OpenFace na classificação das imagens através do método Cross- Validation. Inicialmente, foi realizada uma pesquisa bibliográfica acerca dos métodos, padrões e detecção do reconhecimento facial existente na literatura. Para replicar os resultados do OpenFace utilizou-se o banco de imagens Labeled Faces in the Wild. Foi utilizado duas bases de imagens, o MS-CELEB-1M e o FEI DATABASE, onde com a RNA do OpenFace foram extraídas as características de cada imagem, para posteriormente criar um classificador Support Vector Machines. Depois disso, o classificador foi avaliado pelo método de validação cruzada. Os resultados da acurácia do OpenFace na identificação de faces, quando utilizado a base de dados LFW coincidiram com os resultados existentes sobre o OpenFace. Os resultados na validação cruzada do SVM demonstraram acurácia similar entre as bases MS-CELEB- 1M e FEI DATABASE, com 0.99% e 0.89%, respectivamente. Em suma, pode-se concluir que os resultados desta pesquisa demonstraram-se satisfatórios quanto a utilização da biblioteca OpenFace, o que reforça os resultados existentes na literatura de que a utilização da inteligência artificial para os problemas encontrados na área de reconhecimento facial é uma opção a ser estudada e considerada a sua utilização. |
description |
Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC. |
publishDate |
2018 |
dc.date.created.fl_str_mv |
2018-12 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2021-05-05T23:06:39Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2021-05-05T23:06:39Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.unesc.net/handle/1/8161 |
url |
http://repositorio.unesc.net/handle/1/8161 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.coverage.spatial.pt_BR.fl_str_mv |
Universidade do Extremo Sul Catarinense |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UNESC instname:Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc) instacron:UNESC |
instname_str |
Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc) |
instacron_str |
UNESC |
institution |
UNESC |
reponame_str |
Repositório Institucional da UNESC |
collection |
Repositório Institucional da UNESC |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio.unesc.net/bitstream/1/8161/1/LUCAS%20RICARDO%20ORSO.pdf http://repositorio.unesc.net/bitstream/1/8161/2/license.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
6203356b27dd4b31fe474c00a8517ec1 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
|
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1725763297415790592 |