Comitê de máquinas baseado em redes neurais convolucionais para reconhecimento facial em ambiente não controlado (2022)
- Authors:
- Autor USP: KUMANO, MATHEUS YUKIO - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.11606/D.100.2022.tde-18072022-153602
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; PERCEPÇÃO DA FACE; REDES NEURAIS
- Keywords: Ambiente Não Controlado; Aprendizado Profundo; Comitê de Máquinas; Committee Machines; Convolutional Neural Networks; Deep Learning; Face Recognition; Reconhecimento Facial; Redes Neurais Convolucionais; Unconstrained Environment
- Language: Português
- Abstract: A face é uma das modalidades biométricas mais utilizadas em muitas áreas como segurança, saúde, educação, marketing, finanças, entretenimento e interação humano-computador. Ela carrega informações sobre identidade, idade, gênero, raça e expressões faciais refletindo emoções e estados mentais. Por estes motivos, o reconhecimento facial tem atraído o interesse da comunidade científica, pois fornece um meio discreto e não intrusivo de detecção, identificação ou verificação facial, sem a necessidade do conhecimento ou consentimento do indivíduo. Um marco importante no desenvolvimento de técnicas de reconhecimento facial foi alcançado pela introdução de métodos de aprendizado profundo, com destaque para Redes Neurais Convolucionais. No entanto, há alguns desafios a serem superados envolvendo reconhecimento facial. O ambiente onde a imagem facial foi capturada é um destes, visto que pode apresentar falta de iluminação, não cooperação do usuário e oclusões parciais da face. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo explorar a utilização de comitê de máquinas estáticos e dinâmicos utilizando Redes Neurais Convolucionais com e sem a utilização de transferência de aprendizado. Foram utilizados dois conjunto de dados, LFW e celebA, para reconhecimento facial em ambiente não controlado. Os resultados obtidos mostram que a utilização de comitê, pode aumentar o desempenho no processo de reconhecimento facial em ambiente não controlado
- Imprenta:
- Data da defesa: 20.05.2022
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
KUMANO, Matheus Yukio. Comitê de máquinas baseado em redes neurais convolucionais para reconhecimento facial em ambiente não controlado. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18072022-153602/. Acesso em: 25 mar. 2026. -
APA
Kumano, M. Y. (2022). Comitê de máquinas baseado em redes neurais convolucionais para reconhecimento facial em ambiente não controlado (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18072022-153602/ -
NLM
Kumano MY. Comitê de máquinas baseado em redes neurais convolucionais para reconhecimento facial em ambiente não controlado [Internet]. 2022 ;[citado 2026 mar. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18072022-153602/ -
Vancouver
Kumano MY. Comitê de máquinas baseado em redes neurais convolucionais para reconhecimento facial em ambiente não controlado [Internet]. 2022 ;[citado 2026 mar. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18072022-153602/
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