Banca de QUALIFICAÇÃO: SANDOVAL VERISSIMO DE SOUSA NETO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: SANDOVAL VERISSIMO DE SOUSA NETO
DATA: 31/08/2021
HORA: 09:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO: Detecção de Ataques Em Biometria Facial Utilizando Redes Neurais Convolucionais
PALAVRAS-CHAVES: Anti-Falsificação, Face, Ataques de Apresentação, Detecção de Ataques, Classificação de Imagens, Redes neurais convolucionais profundas.
PÁGINAS: 50
RESUMO: Com cada vez mais serviços sendo disponíveis virtualmente, métodos biométricos de autenticação como impressões digitais e face são necessários para garantir uma melhor segurança para o usuário. A face de uma pessoa é um de seus traços biométricos mais importantes, principalmente devido a facilidade de uso, e com isso vem ganhando bastante espaço nos últimos anos. No entanto conforme a utilização de métodos de autenticação por meio de biometria facial cresce, também aumentam as tentativas de ataques de impostores a esses sistemas. A grande facilidade de uso proporcionada pela biometria facial, também vem com a fraqueza de que devido ao grande uso de redes sociais é muito fácil encontrar fotos ou vídeos de pessoas e utilizar assim sua face para realizar ataques. Faz-se então necessário um sistema capaz de detectar se uma pessoa é real, ou se há uma foto ou vídeo de uma pessoa real tentando burlar um sistema, essas aplicações são conhecidas como sistemas de anti-falsificação de face. Este trabalho propõe um método de detecção de falsificações utilizando redes neurais convulsionais. Os testes são realizados em quatro bancos de imagens conhecidos na literatura (NUAA, MSU, Replay Attack, OULU). Resultados preliminares já alcançam menos de 0.2\% de taxa de erro igual.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1167863 - LEONARDO VIDAL BATISTA
Interno - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Externo à Instituição - João Janduy Brasileiro Primo