Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.Há na atualidade um aumento na utilização de computadores, para fins profissionais, pessoais, informações gerais e restritas. Dessa forma, há uma necessidade na segurança em geral, requerendo um meio de autenticação prática, rápida e segura. Devido a isso, uma alternativa para a segurança é o reconhecimento facial, que vem ganhando atenção em diferentes áreas, por ser menos invasiva e prover as informações biométricas, apresentando características únicas de cada indivíduo. Não obstante, existem várias bibliotecas de reconhecimento facial disponíveis, dentre elas o OpenFace, biblioteca gratuita que oferece uma rede neural artificial treinada com mais de 500 mil faces, que contribui com aqueles que têm interesse na área de reconhecimento facial. Considerando a utilização do reconhecimento facial, este trabalho tem como objetivo avaliar o classificador Support Vector Machines utilizado pela biblioteca OpenFace na classificação das imagens através do método Cross- Validation. Inicialmente, foi realizada uma pesquisa bibliográfica acerca dos métodos, padrões e detecção do reconhecimento facial existente na literatura. Para replicar os resultados do OpenFace utilizou-se o banco de imagens Labeled Faces in the Wild. Foi utilizado duas bases de imagens, o MS-CELEB-1M e o FEI DATABASE, onde com a RNA do OpenFace foram extraídas as características de cada imagem, para posteriormente criar um classificador Support Vector Machines. Depois disso, o classificador foi avaliado pelo método de validação cruzada. Os resultados da acurácia do OpenFace na identificação de faces, quando utilizado a base de dados LFW coincidiram com os resultados existentes sobre o OpenFace. Os resultados na validação cruzada do SVM demonstraram acurácia similar entre as bases MS-CELEB- 1M e FEI DATABASE, com 0.99% e 0.89%, respectivamente. Em suma, pode-se concluir que os resultados desta pesquisa demonstraram-se satisfatórios quanto a utilização da biblioteca OpenFace, o que reforça os resultados existentes na literatura de que a utilização da inteligência artificial para os problemas encontrados na área de reconhecimento facial é uma opção a ser estudada e considerada a sua utilização
