Estudo sobre a identificação dos cadastros de cooperados de uma Instituição Financeira Cooperativa real que possuam foto com indício de fraude (2025)
- Authors:
- Autor USP: LISBOA JUNIOR, EDSON RODRIGUES - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: BIOMETRIA; PERCEPÇÃO DA FACE; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; CIBERNÉTICA; COOPERATIVISMO; FINANÇAS; FRAUDE BANCÁRIA; INSTITUIÇÃO FINANCEIRA
- Language: Português
- Abstract: A crescente digitalização dos serviços financeiros e o aumento das fraudes digitais têm intensificado a necessidade de sistemas robustos de verificação de identidade em instituições financeiras. Este trabalho estuda a aplicação de técnicas avançadas de processamento de imagens e inteligência artificial para identificar cadastros de cooperados que apresentem indícios de fraude por meio da detecção de duplicidade de fotos faciais. O estudo foi conduzido em duas fases: uma avaliação experimental controlada utilizando um conjunto de dados público de 442 imagens de faces de celebridades e uma aplicação prática em uma base real de 32.192 cadastros de uma cooperativa financeira do Sistema Sicoob. Foram avaliadas 22 técnicas diferentes, organizadas em duas categorias: baseadas nas características da imagem (MSE, SSIM, SIFT, ORB, PCA-SIFT, intersecção de histogramas) e baseadas na estrutura da imagem utilizando Perceptual Hashing (Average Hash, Perception Hash, Difference Hash, Wavelet Hash) ou utilizando Redes Neurais Convolucionais considerando 11 modelos pré-treinados (VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, ResNet152, InceptionV3, Xception, EfficientNetB7, MobileNet, DenseNet201 e ConvNeXtBase), além de Large Language Models multimodais. A metodologia de avaliação baseou-se em métricas de acurácia, recall e taxa de falsos positivos, utilizando análise de dominância de Pareto para seleção das técnicas mais eficazes. Os resultados experimentais demonstraram que as técnicas baseadas em CNNs, especificamente MobileNet (99,94% de acurácia e 98,64% de recall) e ConvNeXtBase (98,87% de acurácia e 100% de recall), apresentaram o melhor desempenho na detecção de similaridades. A aplicação na base real identificou 662 casos de verdadeiros positivos, validando a eficácia das técnicas selecionadas em um ambiente operacional real.O estudo contribui para o aprimoramento da segurança cibernética em instituições financeiras cooperativas, oferecendo uma metodologia de baixo custo, escalável e eficiente para detecção de fraudes em cadastros de cooperados.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
-
ABNT
LISBOA JÚNIOR, Edson Rodrigues. Estudo sobre a identificação dos cadastros de cooperados de uma Instituição Financeira Cooperativa real que possuam foto com indício de fraude. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a0a7a821-40a0-425c-9232-88f8c37ff8d6/Edson_Rodigues_Lisboa_Junior_TCC_2025.pdf. Acesso em: 16 maio 2026. -
APA
Lisboa Júnior, E. R. (2025). Estudo sobre a identificação dos cadastros de cooperados de uma Instituição Financeira Cooperativa real que possuam foto com indício de fraude (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/a0a7a821-40a0-425c-9232-88f8c37ff8d6/Edson_Rodigues_Lisboa_Junior_TCC_2025.pdf -
NLM
Lisboa Júnior ER. Estudo sobre a identificação dos cadastros de cooperados de uma Instituição Financeira Cooperativa real que possuam foto com indício de fraude [Internet]. 2025 ;[citado 2026 maio 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a0a7a821-40a0-425c-9232-88f8c37ff8d6/Edson_Rodigues_Lisboa_Junior_TCC_2025.pdf -
Vancouver
Lisboa Júnior ER. Estudo sobre a identificação dos cadastros de cooperados de uma Instituição Financeira Cooperativa real que possuam foto com indício de fraude [Internet]. 2025 ;[citado 2026 maio 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a0a7a821-40a0-425c-9232-88f8c37ff8d6/Edson_Rodigues_Lisboa_Junior_TCC_2025.pdf
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