Detecção e reconhecimento de faces para a anonimização de pessoas em vídeos

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Detecção e reconhecimento de faces para a anonimização de pessoas em vídeos

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina. pt_BR
dc.contributor.advisor Silva, Alexandre Goncalves
dc.contributor.author Silva, Leonardo de Oliveira da
dc.date.accessioned 2023-07-12T14:21:22Z
dc.date.available 2023-07-12T14:21:22Z
dc.date.issued 2023-06-27
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248712
dc.description TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Sistemas de Informação. pt_BR
dc.description.abstract Diversas aplicações requerem a anonimização de pessoas presentes em vídeos, seja por questões legais, falta de consentimento do uso de imagem, ou até pessoas menores de idade. Naturalmente, o trabalho de detectar e reconhecer essas pessoas deve ser feito em alguma etapa do processo, e caso seja feito na edição do vídeo, pós gravação, tende a ser custoso e demorado, pois exige o trabalho braçal de um ser humano cortando, quadro a quadro, os rostos encontrados. Com avanços tecnológicos recentes, pode-se aproveitar da inteligência artificial para realizar todas as etapas desse processo: detectar, reconhecer e anonimizar as faces presentes nos vídeos. Essa inovação traz consigo muitas vantagens, como a desalocação de um ser humano e o aumento da velocidade na realização do trabalho, além de permitir que a anonimização seja feita diretamente na gravação, de forma a retirar a necessidade de pós-processamento do vídeo. Nesse contexto, este trabalho utiliza técnicas de detecção e reconhecimento de faces já existentes para aplicar um filtro que anonimize os rostos indesejados e impossibilite o reconhecimento dos mesmos. Para isto, foram revisadas as técnicas normalmente utilizadas neste fim, e foram selecionadas as que melhor se aplicam no contexto deste trabalho, e desenvolveu-se uma ferramenta para realizar a anonimização automática. Por fim, analisou-se sua performance utilizando métrica de acurácia, comparando o resultado de uma rotulação manual com a rotulação automatizada. Ao todo, foram realizados 672 testes, e obteve-se mediana da acurácia de 96,7%. pt_BR
dc.format.extent 102 f. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC. pt_BR
dc.rights Open Access. en
dc.subject Detecção de faces pt_BR
dc.subject Reconhecimento de faces pt_BR
dc.subject Anonimização de pessoas pt_BR
dc.subject Inteligência Artificial pt_BR
dc.title Detecção e reconhecimento de faces para a anonimização de pessoas em vídeos pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR


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