Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial (2020)
- Authors:
- Autor USP: REIS, LEONARDO ENRIQUE ANASTACIO DOS - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: PERCEPÇÃO DA FACE; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BIOMETRIA; REDES NEURAIS
- Keywords: Fraude.
- Language: Português
- Abstract: A inserção do uso de reconhecimento facial em sistemas biométricos forneceu uma maior velocidade e a praticidade durante os procedimentos de autenticação, no entanto, com incremento desses mecanismos em diversas aplicações fez crescer também a necessidade de procedimentos que evitem falsificações e tentativas de fraude, também chamados de métodos anti-spoofing facial. A utilização de métodos de detecção de vida (movimento dos olhos e da face), comparação de face e fundo da imagem, identificação da qualidade da imagem por meio de descritores de cor, textura, e processamentos para a retirada de possíveis ruídos, são utilizados com o intuito de avaliar a veracidade da face. Agrega-se, também, a estes métodos, o uso de tecnologias de aprendizado de máquina com o objetivo de reconhecer padrões existentes tanto para faces reais, quanto para as adulteradas. Desta maneira, o objetivo deste trabalho é avaliar o comportamento das Redes Neurais Artificiais quando expostas a dois diferentes cenários: a identificação da identidade da pessoa por trás do sistema de autenticação e a classificação de fraude biométrica utilizando o mesmo sistema de avaliação. Para isto, utilizou-se, como método de avaliação, a técnica de Fine-Tuning, retreinando um modelo convolucional de classificação facial, expondo-o a uma base de faces reais de 5105 imagens e de 7509 imagens fraudulentas (falsas) também, a técnica de Data Augmentation por meio de um pré-processamento, com o filtro Gaussiano passa-alta e o descritor de textura Local Binary Pattern (LBP). Como resultado, observouse que a utilização de apenas uma rede neural para o sistema biométrico de reconhecimento facial convencional, quando exposto a entrada de imagens falsas, possui um decaimento em sua performance de classificação, enquanto, a utilização do mesmo sistema para a classificação de veracidade das faces, apresenta um melhor desempenho, ainda mais se atrelado atécnicas de pré-processamento. Desta maneira, conclui-se que a utilização de diferentes redes neurais artificias, para diferentes objetivos, contribui tanto para melhorar a eficiência dos métodos de reconhecimento facial quanto para a detecção de fraudes.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
-
ABNT
REIS, Leonardo Enrique Anastácio dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf. Acesso em: 17 mar. 2025. -
APA
Reis, L. E. A. dos. (2020). Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf -
NLM
Reis LEA dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial [Internet]. 2020 ;[citado 2025 mar. 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf -
Vancouver
Reis LEA dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial [Internet]. 2020 ;[citado 2025 mar. 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf
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