Registro fonte: Deteção de face falsa com imagem NIR multiespectral e proposta de sistema biométrico facial para controle de presença

Deteção de face falsa com imagem NIR multiespectral e proposta de sistema biométrico facial para controle de presença

O presente trabalho é resultado de um convênio de dupla diplomação com o Instituto Politécnico de Bragança (Portugal)

Autor principal:	Nunes, Eduardo Carvalho
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2021
Assuntos:	Sistemas de reconhecimento de padrões Fisiognomia Fraude - Prevenção Aprendizado do computador Pattern recognition systems Physiognomy Fraud - Prevention Machine learning CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26486
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id	riut-1-26486
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spelling	riut-1-264862021-11-24T06:06:20Z Deteção de face falsa com imagem NIR multiespectral e proposta de sistema biométrico facial para controle de presença Nunes, Eduardo Carvalho Andrade, Mauren Louise Sguario Coelho de Rodrigues, Pedro João Soares Rodrigues, Pedro João Soares Fernandes, José Eduardo Moreira Andrade, Mauren Louise Sguario Coelho de Igrejas, Getúlio Paulo Peixoto Sistemas de reconhecimento de padrões Fisiognomia Fraude - Prevenção Aprendizado do computador Pattern recognition systems Physiognomy Fraud - Prevention Machine learning CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO O presente trabalho é resultado de um convênio de dupla diplomação com o Instituto Politécnico de Bragança (Portugal) Presence control systems that use perform face authentication need fraud detectors more reliable. A system to able to detect this task automatically and correctly brings a number of practical advantages in the field of biometric authentication. For this problem, an anti-spoofing is developed and serves as a pre-step before face recognition. The proposed approach for false face detection is to use NIR infrared camera and machine learning with deep learning. In this dissertation, it was created a database of fake and real face images with an infrared camera. From the images, three datasets were created to implement the machine learning models: Decision Tree, Random Forest, KNN, SVM and MLP. For the construction of the face recognition prototype with anti-spoofing, the Python programming language, the OpenFace, Scikit-Learn, OpenCV and Flask programming libraries were used. From these trained tools and models it was possible to have an accuracy of 97.50% for detection of false faces and real faces with the SVM classifier. For face recognition, a reliable threshold (from 0 to 1) of 0.6 for systems using 1 to N format authentication and 0.25 to 1 to 1 format threshold is set. It is intended that the proposed prototype be tested on a network of attendance at IPB. Os sistemas de controle de presenças que realizam a autenticação através de faces carecem de detectores de fraudes para que sejam mais confiáveis. Um sistema capaz de executar essa tarefa automaticamente e corretamente vem trazer uma série de vantagens práticas no domínio da autenticação biométrica. Para atender esta carência, um detector de face falsa é desenvolvido e serve como um pré-passo antes do reconhecimento facial. A abordagem proposta para detecção de face falsa é utilizar câmera infravermelha do espectro NIR e machine learning, referida de deep learning. Neste trabalho foi criado uma base de dados de imagens de faces falsas e reais com auxílio de uma câmera com luz infravermelha NIR. A partir das imagens, foram gerados três datasets para implementação dos modelos de machine learning: Árvore de Decisão, Random Forest, KNN, SVM e MLP. Para a construção do protótipo de reconhecimento facial com detector de face falsa foi utilizado a linguagem Python de programação, as bibliotecas de programação: OpenFace, Scikit-Learn, OpenCV e Flask. A partir destas ferramentas e modelos treinados foi possível ter uma acurácia de 97.50% para detecção de faces falsas e faces reais com o classificador SVM. Para o reconhecimento facial foi definido uma limiar (de 0 a 1) confiável de 0.6 para sistemas que utilizam autenticação no formato 1 para N e limiar 0.2 para formato 1 para 1. Pretende-se que no futuro, o protótipo proposto seja ensaiado numa rede de terminais de marcação de presenças no IPB. 2021-11-23T13:19:43Z 2021-11-23T13:19:43Z 2019-12-03 bachelorThesis NUNES, Eduardo Carvalho. Deteção de face falsa com imagem NIR multiespectral e proposta de sistema biométrico facial para controle de presença. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2019. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26486 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa Brasil Ciência da Computação UTFPR
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Deteção de face falsa com imagem NIR multiespectral e proposta de sistema biométrico facial para controle de presença

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