RedFace: Um Sistema de Reconhecimento Facial para Identificação de Estudantes em um Ambiente Virtual de Aprendizagem

Atualmente, a maioria dos Ambientes Virtuais de Aprendizagens (AVAs) não dispõe de mecanismos eficientes que possam identificar os alunostanto no acesso ao sistema quanto durante o desenvolvimento de suasatividades. Em geral, este tipo de sistema adota como prática de segurança a utilização de mecanismos de autenticação por login e senha. O uso deste tipo simples de autenticação aumenta a vulnerabilidade a fraudes no aspecto relativo à identidade daquele que realiza o curso. Para preencher esta lacuna, este trabalho desenvolve e aplica um sistema de reconhecimento facial baseado em técnicas de Análise de Componentes Principais e Autofaces em um AVA, e investiga o seu desempenho na identificação do aluno durante toda a realização do curso em um AVA

RedFace: Um sistema de reconhecimento facial baseado em técnicas de análise de componentes principais e autofaces

Desenvolver um modelo computacional de reconhecimento facial não é uma tarefa trivial, porque as faces e os estímulos visuais multidimensionais possuem características de modelagem complexa. A grande dificuldade está na modelagem de uma face que abstraia as características que as diferenciem de outras faces, já que estas apresentam poucas diferenças substanciais entre si. Embora diferentes, todas as faces possuem características como, por exemplo, uma boca, dois olhos e um nariz. No presente trabalho é proposto um sistema de reconhecimento facial desenvolvido em duas fases. Inicialmente utilizam-se as técnicas de Análise de Componentes Principais (PCA) e Eigenfaces (autofaces) para a extração de características da face. Na segunda fase foram aplicados os classificadores K-Nearest Neighbors (K-NN), Random Forest (Floresta Aleatória) e K-Star (K-estrela) no processo de reconhecimento da face. A validação dos algoritmos foi realizada numa base de dados contendo 1280 imagens de 64 classes distintas. Finalmente, foi mostrado que o desempenho dos algoritmos testados para sistemas de reconhecimentos de face baseado em PCA foram muito satisfatórios, atingindo as melhores taxas de reconhecimento, acima de 90% em todos os classificadores