Title:
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PREVENÇÃO DE FALSIFICAÇÃO EM SISTEMAS DE RECONHECIMENTO FACIAL: UMA PROPOSTA BASEADA EM CLUSTERIZAÇÃO |
Author(s):
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Caio César Rodrigues Garcez, Gilmar dos Santos Marques, Edna Dias Canedo, Bruno Garcia Praciano, Francisco Lopes de Caldas Filho e Fábio Lúcio Lopes de Mendonça |
ISBN:
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978-989-8704-54-2 |
Editors:
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Paula Miranda, Flávia Maria Santoro e Cristiano Costa |
Year:
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2023 |
Edition:
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Single |
Keywords:
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Sistemas de Reconhecimento Facial, Detecção de Autenticidade, Técnicas de Clusterização |
Type:
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Full |
First Page:
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35 |
Last Page:
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42 |
Cover:
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Full Contents:
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Paper Abstract:
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Embora o desempenho de Sistemas de Reconhecimento Facial (SRF) na identificação de usuários seja atualmente satisfatório, no que se refere às aplicações de controle de acesso, o aumento do uso de biometria falsa representa uma ameaça significativa à confiabilidade e segurança desses sistemas biométricos. Garantir a autenticidade dos usuários e desenvolver técnicas robustas de detecção de autenticidade, do inglês liveness detection, são aspectos cruciais para aprimorar a resistência contra tentativas de falsificação, do inglês spoofing, garantindo, assim, a eficácia contínua desses sistemas. O desafio de diferenciar uma biometria autêntica de uma biométrica falsa tem se tornado objeto de pesquisa e desenvolvimento. Este artigo propõe como mecanismo de prevenção de falsificação em sistemas de reconhecimento facial a aplicação de técnicas de incorporação, do inglês embeddings, seguidas de formas de agrupamento conforme o algoritmo t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) para formação clusters a partir dessas incorporações. Ao contrário de outras técnicas de redução de dimensionalidade, o t-SNE mantém a estrutura local e global dos dados, tornando-o ideal para interpretar a distribuição complexa de imagens faciais. Nossa abordagem vai além da simples identificação de faces, estendendo-se à compreensão de toda a imagem, capturando assim as sutilezas e discrepâncias ambientais potencialmente associadas a tentativas de falsificação. Nossos resultados experimentais revelam que a combinação de incorporações de imagens e clusterização com t-SNE melhora significativamente a detecção de ataques de falsificação em sistemas de reconhecimento facial, representando um passo substancial no combate às tentativas de falsificação. |
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