Identificação biométrica de pessoas por meio do reconhecimento facial utilizando vision transformers

• Autor(a) principal: Ramos, Arthur Francisco
• 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/11449/251443
• topic: Aplicativo; Aprendizado de Máquina; Biometria; Reconhecimento Facial; Vision transformer; Application; Biometrics; Facial recognition; Machine learning

A biometria se tornou uma das formas mais seguras na tarefa de reconhecimento de indivíduos, sendo o reconhecimento facial um dos problemas clássicos na área da visão computacional. Proposto pela primeira vez há 50 anos, os sistemas de reconhecimento automático de rostos passaram por diversas mudanças ao longo do tempo, desde algoritmos tradicionais até o uso de aprendizado de máquina profundo, com destaque nas redes neurais convolucionais, que hoje predominam as pesquisas na área. Visando novas alternativas de métodos para a tarefa de reconhecimento facial, este trabalho propôs avaliar o desempenho de uma arquitetura baseada em transformadores e autoatenção com foco em imagens, o Vision Transformer, em ambientes controlados e não controlados, além do desenvolvimento de uma aplicação completa para analisar o funcionamento do modelo de forma prática. Para atingir tal objetivo, a metodologia aplicada consiste no uso de técnicas de detecção e alinhamento facial, para aperfeiçoar o treinamento e validação do modelo de reconhecimento, em conjunto com métodos de análise comuns a sistemas de identificação e verificação, a fim de mensurar o desempenho da arquitetura proposta na resolução do problema de reconhecimento facial. Os resultados demonstraram que o Vision Transformer é capaz de desempenhar a função de reconhecimento com eficácia, todavia apresentando algumas limitações em ambientes com maior instabilidade de iluminação e variações de expressões faciais, principalmente devido ao tamanho limitado das bases de dados de imagens utilizadas, mas não prejudicando a experiência do usuário e a confiabilidade do aplicativo desenvolvido.