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dc.contributor.advisorSouza, Alberto Ferreira de-
dc.date.accessioned2016-08-29T15:33:14Z-
dc.date.available2016-07-11-
dc.date.available2016-08-29T15:33:14Z-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/4231-
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santopor
dc.subjectBiometria da facepor
dc.subjectInformação biométricapor
dc.titleControle de acesso baseado em biometria facialpor
dc.typemasterThesiseng
dc.subject.udc004-
dc.subject.br-rjbnInteligência artificialpor
dc.subject.br-rjbnComputadores - Controle de acessopor
dcterms.abstractA tarefa de reconhecimento facial é uma das tarefas mais corriqueiras e naturais executadas pelos seres humanos. Apesar de simples para nós, esta tarefa tem se mostrado um grande desafio para pesquisadores nas áreas de inteligência artificial e visão computacional. As pesquisas na área de detecção e reconhecimento de objetos, e mais especificamente aquelas voltadas à face humana, têm aumentado muito nos últimos anos principalmente devido à sua aplicabilidade em áreas tais como: segurança pública, controle de acesso, autenticação continua em redes de computadores, entre outras. Nesta dissertação, investigamos a viabilidade de um sistema para controle de acesso que usa unicamente a biometria da face como chave de acesso. Neste caso, o controle de acesso deixa de ser baseado em “algo que o individuo tem” ou “algo que o individuo sabe” e passa a ser baseado no próprio indivíduo. Para investigar a viabilidade de um sistema de controle baseado unicamente na biometria da face, desenvolvemos um protótipo de tal sistema que atua de forma completamente automática, sendo capaz de detectar uma face em uma imagem estática ou em vídeo e de efetuar o reconhecimento da face sem nenhum tipo de intervenção humana. Para detectar a face utilizamos uma abordagem já referência na literatura (VIOLA, 2001) e para o reconhecimento utilizamos redes neurais sem peso do tipo Virtual Generalizing RAM (VG-RAM WNN). Por fim, para o controle de acesso, empregamos técnicas probabilísticas Bayesianas. Os resultados obtidos são promissores. Simulamos o controle de acesso de 50, 100 e 200 usuários a determinado recurso e, com o conjunto de 200 usuários, o sistema conseguiu autenticar corretamente 93% dos usuários com um FAR (False Acceptance Rate) de apenas 0,77%, com o conjunto de 100 usuários o sistema conseguiu autenticar corretamente 90,25% com um FAR de 1,79%, e com o conjunto de 50 usuários o sistema autenticou corretamente 93,11% com um FAR de 4,76%.por
dcterms.abstractFace recognition is one of the most ordinary and natural task carried out by humans. Even though it is a simple task, it has proved to be a major challenge for artificial intelligence and computer vision researchers. Researches on object detection and recognition, and more specifically those related to human face, has greatly increased their demand in recent years mainly due to its employ in applications such as: public safety, access control, continuous authentication on computer networks, among others. This dissertation studies the feasibility of a system for access control using only facial biometrics as access key. In this case, access control would no longer be based "Something that the person has" or "something that the individual knows" but it becomes the person itself. To inquire the feasibility of an access control system based only in face biometric, we developed a prototype of this system that operates fully automatically, being able to detect a face in a static image or in a video and then perform the recognition of that face, with no human intervention. We use a well known approach (VIOLA, 2001) for the task of face detection and VG-RAM WNN (Virtual Generalizing Random Access Memory Weightless Neural Networks) for the recognition assignment. Lastly, we employed Bayesian probabilistic techniques for the access control problem. The obtained results are promising. The access control to given a resource was simulated for a number of 50, 100 and 200 users. For the set of 200 users the system was able to authenticate correctly 93.00% of the users with a FAR (False Acceptance Rate) of only 0.77%, for the set of 100 users the system was able to authenticate correctly 90.25% of the users with a FAR of 1.79%, and for the set of 50 users the system properly authenticated 93.11% of users with a FAR de 4.76%.eng
dcterms.creatorMoraes, Jairo Lucas de-
dcterms.formatTexteng
dcterms.issued2010-08-31-
dcterms.languageporpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapor
dc.publisher.initialsUFESpor
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopor
dc.publisher.courseMestrado em Informáticapor
dc.contributor.refereeFreitas, Fábio Daros de-
dc.contributor.refereeOliveira, Elias Silva de-
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