Publicação: Uso de aprendizado de máquina para detecção de faces falsas geradas por inteligência artificial
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Data
Autores
Orientador
Costa, Kelton Augusto Pontara da 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Bauru - FC - Ciência da Computação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O avanço no campo da Inteligência Artificial, especialmente na área de aprendizado profundo, possibilitou a criação de rostos humanos por meio de modelos de redes neurais, como a Generative Adversarial Network (GAN). Entretanto, esse avanço levantou preocupações significativas em relação à segurança, especialmente nos contextos de biometria e autenticação digital. Diante desse problema, este trabalho concentra-se na aplicação de uma técnica específica de aprendizado de máquina conhecida como Capsule Neural Network (CapsNet). Esta abordagem se mostrou promissora para o processamento de imagens e será comparada a outras técnicas, como Local Binary Pattern, Res-Net e Gram-Net. A análise detalhada desses métodos permitirá uma compreensão mais aprofundada de suas capacidades e limitações, contribuindo para o desenvolvimento de sistemas mais seguros e eficazes no contexto da inteligência artificial e suas aplicações práticas. A avaliação crítica dessas técnicas é essencial para aprimorar a segurança e a autenticidade em sistemas que dependem de reconhecimento facial e autenticação digital.
Resumo (inglês)
The advancement in the field of artificial intelligence, especially in the area of Deep Learning, have made it possible to create human faces using neural network models, such as the Generative Adversarial Network (GAN). However, this progress has raised significant security concerns, especially in the context of biometrics and digital authentication. Faced with this problem, this work focuses on the application of a specific machine learning technique known as Capsule Neural Network (CapsNet). This approach has shown promise for image processing and will be compared to other techniques such as Local Binary Pattern, Res-Net and Gram-Net. The detailed analysis of these methods will allow a deeper understanding of their capabilities and limitations, contributing to the development of safer and more effective systems in the context of artificial intelligence and its practical applications. A critical evaluation of these techniques is essential for improving security and authenticity in systems that rely on facial recognition and digital authentication.
Descrição
Palavras-chave
Aprendizado de máquina, Cibersegurança, Detecção de faces, Deep learning, Digital cecurity, Fake faces
Idioma
Português
Como citar
RODRIGUES, João Pedro Vieira. Uso de aprendizado de máquina para detecção de faces falsas geradas por inteligência artificial . 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista (Unesp), Bauru, 2023.
