TÉCNICAS DE RECONHECIMENTO FACIAL COM MACHINE LEARNING

• DOI: 10.22533/at.ed.94423260919

• Palavras-chave: -

• Keywords: -

• Abstract: Para o ser humano, reconhecer o rosto de pessoas por determinadas características faciais é uma habilidade natural. Porém, implementar a capacidade de reconhecimento facial em máquinas não é uma tarefa fácil. A linguagem de máquinas, conhecida como machine learning, para reconhecimento facial envolve muitos cálculos matemáticos e exige grande poder de processamento. Com a evolução dos algoritmos e o aumento da capacidade de processamento dos computadores, o desenvolvimento de máquinas dotadas de tecnologia de reconhecimento facial já é possível. Atualmente esta tecnologia está sendo utilizada em diversos setores, como segurança, saúde, setores governamentais entre outros. Assim, o presente trabalho visa realizar um estudo mais amplo sobre o funcionamento de machine learning. Será abordado também o funcionamento das redes neurais artificiais, técnica desenvolvida para simular o funcionamento da própria rede neural humana. Por fim, será apresentado um comparativo de algoritmos de reconhecimento facial disponibilizados pela biblioteca OpenCV. Para fins de avaliação do desempenho entre os algoritmos Eigenface, Fisherface e LBPH foi necessário o desenvolvimento de uma aplicação em Python com a capacidade de identificar faces utilizando representações globais da imagem facial, os códigos serão testado e desenvolvido no google colab um serviço em nuvem que possibilita a execução de código nos servidores em nuvem do google.