1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Ciência da Computação

ORCID:	http://orcid.org/0009-0004-2657-8318
Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Avaliação de algoritmos de reconhecimento facial para autenticação de usuários
Título(s) alternativo(s):	Evaluation of facial recognition algorithms for user authentication
Autor(es):	Silva, Eliabe Vinicius Costa e
Primeiro orientador:	Ribeiro, Thiago Pirola
Primeiro membro da banca:	Nascimento, Marcelo Zanchetta do
Segundo membro da banca:	Martinez, Ana Cláudia
Resumo:	A segurança digital tem uma grande importância no cenário de rápida evolução tecnológica. Assim, a biometria de reconhecimento facial se torna uma promissora ferramenta para a aprimorar a segurança de dados. O objetivo dessa pesquisa é aprofundar o entendimento sobre o uso do reconhecimento facial e identificar os métodos que são amplamente usados no cenário atual. O projeto se divide em duas partes principais, a primeira sendo a pesquisa teórica para fazer um investigação de estudos atuais e selecionar os métodos que se mostram importantes para esse cenário. Após isso, a segunda parte da pesquisa faz experimentos com esses algoritmos para determinar a precisão do identificação facial. A partir de referenciais teóricos, os algoritmos de Eigenface, Fisherface, Local Binary Patterns Histograms (LBPH) e Facenet foram escolhidos para fazerem parte do estudo, isto sendo baseado nos melhores resultados de estudos mais recentes. Portanto, os métodos foram testados com dois datasets de imagens faciais, O Labelled Faces in the Wild e o Celebrity Face Image Dataset. Após os experimentos, foi apresentado uma superioridade do Modelo Facenet usando Transfer Learning com uma acurácia de média 99%, além disso o modelo LBPH se mostra superior aos outros dois tendo um de media entre 64% e 78%. Porém, os algoritmos de Eigenface e fisherface apresentam resultados inferiores ao esperado, trazendo acurácias no intervalo de 17% até 51% e 11% até 63% de acurácia, sucessivamente.
Palavras-chave:	Reconhecimento facial Facenet Eigenface Fisherface LBPH Labelled faces in the wild
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	SILVA, Eliabe Vinicius Costa e. Avaliação de algoritmos de reconhecimento facial para autenticação de usuários. 2023. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41074
Data de defesa:	29-Nov-2023
Aparece nas coleções:	TCC - Ciência da Computação

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