Deep learning aplicado ao reconhecimento facial

Este trabalho investiga a aplicação de Deep Learning na identificação de pessoas, propondo um sistema baseado na arquitetura FaceNet. Mais do que apenas medir desempenho, o estudo foca na otimização de parâmetros operacionais críticos para encontrar o equilíbrio ideal entre alta acurácia — atingindo 99,04% em cenários controlados — e a segurança necessária para rejeitar indivíduos desconhecidos.

A pesquisa também submete o modelo a testes de estresse com degradação de imagem (desfoque e ruído) para avaliar seus limites de robustez. Como resultado, oferece-se um conjunto de diretrizes práticas para a calibração de sistemas biométricos, auxiliando na decisão entre maior cobertura de identificação ou maior rigor na segurança.