Desenvolvimento de Modelos de Reconhecimento Facial Baseados em Inteligência Computacional para Mitigar Viés e Promover Equidade (2024)
- Authors:
- Autor USP: CRUZ, MARCELLO VINICIUS ALVES OZZETTI - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REDES NEURAIS; PERCEPÇÃO DA FACE; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Keywords: Viés em Biometria Facial
- Language: Português
- Abstract: A rápida evolução da Inteligência Artificial (IA) e o crescente uso de sistemas de reconhecimento faciais têm gerado desafios significativos, especialmente em relação aos preconceitos algorítmicos que afetam a precisão e a equidade desses sistemas. Esta pesquisa abordou as principais técnicas utilizadas no reconhecimento de biometria facial, focando especialmente em redes neurais convolucionais (CNNs) e suas aplicações práticas. Foram discutidos aspectos fundamentais como o pré-processamento de imagens, a extração de características e o uso de arquiteturas avançadas, incluindo ArcFace e ResNet50. O objetivo foi testar diferentes combinações de funções de perda e otimizadores para avaliar o impacto nas métricas, principalmente a acurácia, levando em consideração também o scheduler de aprendizado. O uso de técnicas de data augmentation e o uso de conjuntos de dados balanceados também foram aplicados. Através da Arquitetura CNN LResNet50E-IR, foram realizados experimentos divididos em diferentes configurações, avaliando as funções de perda CrossEntropyLoss e ArcFaceLoss em combinação com os otimizadores SGD e AdamW. Os resultados revelaram que a combinação do otimizador AdamW com a função CrossEntropyLoss levou a um aumento significativo na acurácia, em comparação com outras configurações, atingindo variações de 0.58 a 0.95. Essas descobertas reforçam a importância da escolha adequada de funções de perda e otimizadores na construção de modelos eficazes para reconhecimento facial. Os resultados obtidos desta pesquisa não apenas contribuem para o avanço do conhecimento acadêmico, mas também têm implicações práticas para a indústria. As diretrizes e melhores práticas identificadas podem ser aplicadas no aprimoramento da eficiência e precisão dos sistemas de reconhecimento facial de aplicações comerciais, segurança e de saúde.O desenvolvimento de soluções justas e inclusivas é crucial para garantir que os benefícios da tecnologia sejam acessíveis a todos. Por fim, este trabalho oferece uma visão ampla sobre os desafios e oportunidades no campo do reconhecimento facial, contribuindo para um paradigma mais ético e inclusivo na aplicação da Inteligência Artificial (IA).
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
-
ABNT
CRUZ, Marcello Vinicius Alves Ozzetti. Desenvolvimento de Modelos de Reconhecimento Facial Baseados em Inteligência Computacional para Mitigar Viés e Promover Equidade. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b45e40b3-7147-4295-a7fe-fe2c2011dba3/Marcello_Vinicius_Alves_Ozzetti_Cruz.pdf. Acesso em: 25 mar. 2025. -
APA
Cruz, M. V. A. O. (2024). Desenvolvimento de Modelos de Reconhecimento Facial Baseados em Inteligência Computacional para Mitigar Viés e Promover Equidade (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b45e40b3-7147-4295-a7fe-fe2c2011dba3/Marcello_Vinicius_Alves_Ozzetti_Cruz.pdf -
NLM
Cruz MVAO. Desenvolvimento de Modelos de Reconhecimento Facial Baseados em Inteligência Computacional para Mitigar Viés e Promover Equidade [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b45e40b3-7147-4295-a7fe-fe2c2011dba3/Marcello_Vinicius_Alves_Ozzetti_Cruz.pdf -
Vancouver
Cruz MVAO. Desenvolvimento de Modelos de Reconhecimento Facial Baseados em Inteligência Computacional para Mitigar Viés e Promover Equidade [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b45e40b3-7147-4295-a7fe-fe2c2011dba3/Marcello_Vinicius_Alves_Ozzetti_Cruz.pdf
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