RECONHECIMENTO FACIAL BASEADO EM DEEP LEARNING
Reconhecimento Facial. Biometria. Redes Neurais. Reconhecimento de Padrões. YOLO.
O desenvolvimento tecnológico possibilitou ao homem nas últimas décadas dar um grande salto em técnicas de processamentos computacional voltado às Redes Neurais Artificiais (RNA). A biometria facial é uma área que está em crescimento no mundo, e suas aplicações vão desde empresas privadas às públicas. Sua capacidade crescente de autenticação em sistemas de segurança e entretenimento o torna um dos melhores meios para validação de identidade e monitoramento de amplo fluxo de pessoas. No entanto, ainda nos deparamos com sistemas que apresentam certa lentidão no reconhecimento e que demandam alto poder de processamento em hardware. Objetiva-se então suprir essas demandas com uma arquitetura de reconhecimento leve e robusta, e que ao mesmo tempo apresente índices de desempenho otimizado, como precisão e tempo de resposta. O presente trabalho apresenta um processo de aprendizagem supervisionado, no qual faz-se uso de uma arquitetura emergente que vem mostrando destaque no cenário de sistemas de reconhecimento de padrões em processamento de imagens. Sua alta capacidade de generalização - saídas adequadas para entradas inexistentes - o coloca como uma rede neural fácil de trabalhar e ao mesmo tempo mais simples de implementar do que outros concorrentes. Mostra-se no presente trabalho as capacidades de classificação e detecção da arquitetura YOLO, bem como índices de desempenho satisfatórios, tais como parâmetros mAP que variam entre 62.21 % a 69.23 % para objetos e 34.70 % para facial em resultados preliminares.