Uso de aprendizado de máquina para detecção de faces falsas geradas por inteligência artificial

• Autor(a) principal: Rodrigues, João Pedro Vieira
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/11449/251482
• topic: Aprendizado de máquina; Cibersegurança; Detecção de faces; Deep learning; Digital cecurity; Fake faces

O avanço no campo da Inteligência Artificial, especialmente na área de aprendizado profundo, possibilitou a criação de rostos humanos por meio de modelos de redes neurais, como a Generative Adversarial Network (GAN). Entretanto, esse avanço levantou preocupações significativas em relação à segurança, especialmente nos contextos de biometria e autenticação digital. Diante desse problema, este trabalho concentra-se na aplicação de uma técnica específica de aprendizado de máquina conhecida como Capsule Neural Network (CapsNet). Esta abordagem se mostrou promissora para o processamento de imagens e será comparada a outras técnicas, como Local Binary Pattern, Res-Net e Gram-Net. A análise detalhada desses métodos permitirá uma compreensão mais aprofundada de suas capacidades e limitações, contribuindo para o desenvolvimento de sistemas mais seguros e eficazes no contexto da inteligência artificial e suas aplicações práticas. A avaliação crítica dessas técnicas é essencial para aprimorar a segurança e a autenticidade em sistemas que dependem de reconhecimento facial e autenticação digital.