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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Valle, Pablo Deivid, 1975- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Curso de Especialização em Engenharia Industrial 4.0 | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Alexandre de Oliveira da | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T13:06:58Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T13:06:58Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/85629 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/85629 | - |
| Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Dr. Pablo Deivid Valle | - |
| Descrição: dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Curso de Especialização em Engenharia Industrial 4.0. | - |
| Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
| Descrição: dc.description | Resumo: A verificação facial é uma técnica comum para confirmar a identidade em diversas aplicações. Contudo, esses sistemas podem ser comprometidos por tentativas de falsificação, como o uso de uma foto adulterada. Portanto, é crucial ter detecção de vivacidade ("Liveness") facial como um mecanismo de proteção adicional. Normalmente, a detecção de vivacidade (ou prova de vida) é tratada com um modelo de aprendizado de máquina distinto do modelo de verificação facial. Esta distinção pode ser problemática para dispositivos com recursos limitados, como smartphones ou dispositivos "IoT", dada a quantidade de parâmetros em cada modelo. Observando que os seres humanos identificam a identidade e a vivacidade com um simples olhar, propomos um modelo neste estudo de caso. Este modelo gera um único descritor facial para ambas as funções, otimizando a eficiência computacional e o armazenamento. Isso é alcançado formulando a relação entre as tarefas e integrando-as em um modelo de classificação de distância profunda. O foco está em recursos, não em rótulos de classificação, promovendo uma generalização robusta | - |
| Formato: dc.format | 1 recurso online : PDF. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Biometria | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Identificação biométrica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Face | - |
| Título: dc.title | Estudo de caso de um modelo de detecção e reconhecimento facial bimodoal | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
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