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Coleção Digital

Avançada


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Título: USANDO DEEP LEARNING PARA RECONHECER PESSOAS POR ROSTO E VOZ
Autor: LUCAS GOMES DA SILVA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  SERGIO COLCHER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 54673
Catalogação:  13/09/2021 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54673@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54673@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54673

Resumo:
Segurança é um fator essencial na construção de sistemas modernos, e a autenticação dos usuários é um dos mais importantes nesse contexto. Para essa autenticação, se destacam hoje aquelas baseadas no uso de sensores para biometria (e.g., leitor de digital, mapeamento facial) em dispositivos como celulares e laptops. Entretanto, esses tipos de autenticação requerem equipamentos específicos que têm um custo e nem sempre são acessíveis a todos. Portanto, o objetivo geral deste trabalho consiste em realizar a autenticação de pessoas sem uso desses hardwares específico. Para isso, utiliza-se apenas microfone e câmeras comuns para captura de áudio e voz, respectivamente e em seguida são utilizados métodos baseados em Aprendizado de Máquina (Machine Learning - ML) para identificar um usuário previamente cadastrado. Para avaliar este trabalho, foi desenvolvida uma ferramenta gráfica para registro e autenticação de pessoas, que foi utilizada internamente por membros do laboratório.

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