Publicação: Estudo de um modelo de rede neural convolucional aplicado ao reconhecimento facial
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS), CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
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Resumo
Este trabalho avalia uma arquitetura de Rede Neural Convolucional aplicada ao reconhecimento facial com base no modelo C1-C2-H. A configuração implementada mantém 16 e 36 mapas de características nas camadas convolucionais e compara camadas ocultas com 128, 256, 512 e 1024 neurônios no conjunto de dados Olivetti Faces. Para cada configuração, foram realizadas 50 execuções separadas, com novas partições estratificadas em 90% para treinamento e 10% para teste, treinamento por 20 épocas e lotes de 32 imagens. O desempenho foi descrito pela média e pelo desvio padrão das acurácias de teste. As configurações alcançaram, respectivamente, acurácias médias de 86,75%, 93,25%, 95,40% e 95,85%; a última apresentou desvio padrão de 2,77 pontos percentuais. A maior média permaneceu abaixo dos 97,5% de teste reportados pelo artigo de referência para a configuração equivalente. Diferenças de pré-processamento e de protocolo impedem, contudo, uma comparação experimental direta. Os resultados indicam que a configuração com 1024 neurônios obteve o melhor desempenho médio entre as alternativas avaliadas, mas as partições não pareadas, a seleção do modelo com os mesmos resultados usados em sua avaliação e as limitações do conjunto de dados restringem a generalização das conclusões.
Abstract
Palavras-chave
Reconhecimento facial, Facial recognition, Redes neurais convolucionais, Convolutional neural networks, Aprendizado profundo, Deep learning, Olivetti Faces, Olivetti Faces
Citação
AMORIM, Enzo Lazzarini. Estudo de um modelo de rede neural convolucional aplicado ao reconhecimento facial. 2026. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026.
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