FACE RECOGNITION – MACHINE LEARNING HIGHWAY TO EFFICIENCY

Face recognition describes the automated computer managed human face recognition on digital media, image or video. Even though started in the 1960’s, the hype surrounding face recognition nowadays is more increasing, partially because of security applications it could provide and reduce possible security oriented threats. This paper is going to show directions of recent research in this fi eld, with an accent on used algorithms, data sets for higher effi ciency, and an overview of predominantly used sensors. One of the concept that is introduced lately in the fi eld are various types of machine learning as means for creating more effi cient face recognition systems. By presenting diff erent approaches, possible directions are given for future research

Estudo de caso de um modelo de detecção e reconhecimento facial bimodoal

Orientador: Prof. Dr. Pablo Deivid ValleMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Curso de Especialização em Engenharia Industrial 4.0.Inclui referênciasResumo: A verificação facial é uma técnica comum para confirmar a identidade em diversas aplicações. Contudo, esses sistemas podem ser comprometidos por tentativas de falsificação, como o uso de uma foto adulterada. Portanto, é crucial ter detecção de vivacidade ("Liveness") facial como um mecanismo de proteção adicional. Normalmente, a detecção de vivacidade (ou prova de vida) é tratada com um modelo de aprendizado de máquina distinto do modelo de verificação facial. Esta distinção pode ser problemática para dispositivos com recursos limitados, como smartphones ou dispositivos "IoT", dada a quantidade de parâmetros em cada modelo. Observando que os seres humanos identificam a identidade e a vivacidade com um simples olhar, propomos um modelo neste estudo de caso. Este modelo gera um único descritor facial para ambas as funções, otimizando a eficiência computacional e o armazenamento. Isso é alcançado formulando a relação entre as tarefas e integrando-as em um modelo de classificação de distância profunda. O foco está em recursos, não em rótulos de classificação, promovendo uma generalização robust