Banca de DEFESA: TULIO EMANUEL SANTANA DE SOUZA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: TULIO EMANUEL SANTANA DE SOUZA
DATA: 23/02/2026
HORA: 14:30
LOCAL: Remoto
TÍTULO: Treinamento com estabilização de variância para detecção de falsificação de identidade facial entre domínios por meio de generalização de domínio baseada em otimização
PALAVRAS-CHAVES: Anti-Falsificação Facial, Generalização de Domínio, Minimização de Risco Empírico, Estabilidade de Treinamento, Inteligência Artificial
PÁGINAS: 60
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
RESUMO: A Anti-Falsificação Facial (FAS) entre diferentes domínios sofre com grave instabilidade de treinamento e alta variância entre diferentes execuções, limitando fundamentalmente a confiabilidade dos métodos de generalização de domínio. Este trabalho introduz uma nova abordagem baseada em otimização que trata sistematicamente as fontes de variância no treinamento FAS entre domínios através de uma estrutura de estabilização em duas etapas. O método aplicado combina a otimização Rectified Adam (RAdam) para mitigar a instabilidade no estágio inicial do treinamento com o agendamento de redução cossenoidal para garantir uma convergência suave no estágio final. Foi demonstrado que esta estratégia de otimização alcança uma redução de 35% na variância de desempenho, mantendo uma precisão competitiva. Para permitir uma avaliação justa da abordagem utilizada, foi introduzido um protocolo de validação rigoroso que evita o vazamento de dados do domínio de teste, comumente encontrado em estudos existentes. Através de extensos experimentos em múltiplos conjuntos de dados (OULU-NPU, CASIA FASD, REPLAY-ATTACK e MSU-MFSD), mostramos que a abordagem de treinamento com variância estabilizada proposta não apenas fornece resultados mais confiáveis, mas também iguala ou supera o desempenho de métodos especializados de generalização de domínio. Nossas descobertas estabelecem que abordar os desafios de otimização é crucial para avançar no FAS entre domínios e fornecem uma base sólida para futuras pesquisas de generalização de domínio.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente(a) - 1167863 - LEONARDO VIDAL BATISTA
Interno(a) - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Externo(a) à Instituição - JOSÉ ALBERTO SOUZA PAULINO