Estudo de caso de um modelo de detecção e reconhecimento facial bimodoal

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Autor(es): dc.contributorValle, Pablo Deivid, 1975--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Curso de Especialização em Engenharia Industrial 4.0-
Autor(es): dc.creatorSilva, Alexandre de Oliveira da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:06:58Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:06:58Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-12-13-
Data de envio: dc.date.issued2023-12-13-
Data de envio: dc.date.issued2022-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/85629-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/85629-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Pablo Deivid Valle-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Curso de Especialização em Engenharia Industrial 4.0.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo: 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.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectBiometria-
Palavras-chave: dc.subjectIdentificação biométrica-
Palavras-chave: dc.subjectFace-
Título: dc.titleEstudo de caso de um modelo de detecção e reconhecimento facial bimodoal-
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