INTERFERÊNCIA DA MAQUIAGEM E ACESSÓRIOS NO RECONHECIMENTO FACIAL

Última modificação: Quinta-feira, 18 de março de 2021

Orientação: Enderson Neves Cruz, Danielle Mendonça Okamoto

Resumo do trabalho: 

ENG207 – Interferência da maquiagem e acessórios no reconhecimento facial

Autoria: Ana Luisa Martins Brum, Mariana Chaves de Oliveira, Alexandre Oliveira de Almeida

Este trabalho faz parte das pesquisas iniciais do projeto de iniciação científica “Visão Computacional aplicada à Automação” e tem como objetivos conhecer e aplicar algumas técnicas de visão computacional e analisar a interferência de maquiagem e acessórios em um sistema de reconhecimento facial. Durante o estudo, foram estudadas a linguagem Python, os conceitos do reconhecimento facial e a biblioteca OpenCV, além das características e recursos da plataforma Raspberry Pi. Desenvolveu-se um sistema de reconhecimento facial utilizando o algoritmo Haar Cascade proposto por Paul Viola e Michael Jones, a plataforma Raspberry Pi e uma câmera. Após ajustes do sistema, os testes foram realizados com maquiagens usuais no dia a dia e maquiagens para festas. Com relação aos acessórios, foram utilizados óculos de grau e de sol. Os resultados obtidos possibilitaram concluir que a alteração das características faciais através de maquiagem e acessórios comuns não afetam o processo de reconhecimento. Como proposta de continuidade da pesquisa e trabalhos futuros sugere-se a utilização de maquiagem cinematográfica, incorporando cicatrizes, mudanças labiais e outras alterações faciais.

Como parte das discussões sobre perspectivas futuras da tecnologia e da disseminação dessas técnicas na Educação Profissional e Tecnológica de Nível Médio, estudantes do 2º ano de Eletrônica (Belo Horizonte) desenvolveram o Face Unlock, sistema de segurança que utiliza reconhecimento facial para abertura de portas por pessoas cadastradas. O trabalho foi premiado com o 1º lugar geral da Mostra Específica de Trabalhos e Aplicações (META).

O projeto traz como principal inovação a utilização de técnicas de visão computacional por alunos de curso técnico. “Não encontramos trabalhos ou projetos semelhantes no nível técnico no Brasil, além de uma limitada documentação em português sobre o assunto”, explica o professor Enderson Neves Cruz, orientador do projeto. O trabalho foi desenvolvido pelos alunos Ana Luísa Brum, Mariana Chaves de Oliveira e Alexandre Oliveira de Almeida, que integram projetos de iniciação científica PIBIC-Jr conduzidos pelo grupo de pesquisa do Departamento de Eletrônica e Biomédica. Participaram também os professores Ronan Rossi, Marcos Pinto e Danielle Okamoto, além do técnico administrativo Daniel Leal e dos alunos Larissa Coutinho, Vinícius Freire e Hugo Pina.

O Face Unlock permite a abertura da porta apenas para pessoas cadastradas. Caso o usuário seja obrigado a abrir a porta por algum invasor, ele pode, através de um gesto ou comportamento facial, ativar o alarme. O sistema, além de registrar os dias e horários que os usuários acessaram o ambiente, também tem capacidade de identificar vários usuários na mesma imagem, o que contribuir para inibir a presença de possíveis invasores.
Matemática

Enderson explica que a maioria das técnicas de inteligência computacional necessita de conhecimentos avançados de matemática e, muitas vezes, recursos computacionais de alto desempenho. “Entendemos que os futuros profissionais técnicos sejam capazes de compreender os conceitos básicos, pois possivelmente a instalação e manutenção dos sistemas e equipamentos serão realizadas por eles. Escolhemos a visão computacional por ser uma tecnologia presente em smartphones, sistemas de segurança, detecção de objetos, além de seleção de produtos e entretenimento, mas com pouca documentação em português”, esclarece. A pesquisa busca capacitar os estudantes envolvidos para a preparação de materiais e de aplicações de modelos que possam ser utilizados na disseminação desse conhecimento para os demais alunos dos cursos técnicos.

Na META foi apresentado um protótipo como base na plataforma Raspberry Pi e softwares livres como a linguagem Python e a biblioteca OpenCV da INTEL. “Acredito ser fundamental a participação em eventos como a META, pois ajuda no desenvolvimento de habilidades que muitas vezes não são exploradas ao longo do curso técnico. Capacidade de articulação, trabalho em equipe, metodologia científica, gerenciamento de projetos, empreendedorismo e técnicas de apresentação são algumas dessas habilidades que podem ser aperfeiçoadas ao longo do desenvolvimento de um projeto e cada vez mais exigidas no mercado de trabalho”, acrescenta Enderson.

Palavras-chave: Visão Computacional, Reconhecimento facial, Haar Cascade.

https://febrace.org.br/virtual/2019/ENG/207/

Prêmios:

-Visita ao Centro de Pesquisa e Desenvolvimento Leopoldo Américo Miguez de Mello (Cenpes) na Petrobrás (RJ);

– Prêmio Destaque Unidades da Federação: Melhor de Minas Gerais;

– Prêmio Febrace: 3º lugar em Engenharia.