Tipo:	Trabalho de Conclusão de Curso
Título:	Reconhecimento facial: análise experimental de robustez e limites de confiabilidade de segurança
Autor(es):	Sudário, Higor Silva
Primeiro Orientador:	Martins, Rafael Leal
metadata.dc.contributor.referee1:	Abadia, Fernando Gonçalves
Resumo:	A tecnologia de reconhecimento facial tornou-se onipresente em autenticação, vigilância e organização de mídias. Embora modelos de ponta, como FaceNet e ArcFace, alcancem excelente desempenho em bancos de dados bem controlados, seu uso em contextos reais ainda enfrenta duas fragilidades centrais: (i) sensibilidade às condições ambientais (iluminação, resolução, pose) e (ii) exposição a ataques de apresentação (fotos, vídeos, máscaras) e a mídias sintéticas (deepfakes). Este trabalho apresenta um estudo aplicado da robustez de um protótipo de reconhecimento facial sob três cenários de iluminação (ideal, baixa luz, e contraluz) e uma revisão técnica sobre limites de segurança e técnicas de detecção de ataques de apresentação (Presentation Attack Detection - PAD), também associadas à verificação de vivacidade. A avaliação empírica executada concentrou-se em acurácia rank-1 em regime fechado, taxa de detecção facial, falhas de detecção, erros de identidade e tempo de execução, comparando os pipelines dlib/face_recognition e ArcFace + RetinaFace. Também foi realizada uma avaliação exploratória de PAD ativo por desafio-resposta visual, com tentativas de fraude por foto e vídeo, sem reivindicar validação biométrica formal por APCER/BPCER. O estudo descreve como sistemas modernos podem detectar tentativas de fraude por meio de análise de textura, profundidade, sinais fisiológicos (rPPG), pistas fotoelétricas e inconsistências audiovisuais para deepfakes, indicando o estado da arte e seus limites.
Palavras-chave:	IA, Reconhecimento Facial
CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editor:	Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da Instituição:	PUC Goiás
metadata.dc.publisher.department:	Escola Politécnica
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/10801
Data do documento:	10-Jun-2026
Aparece nas coleções:	TCC Ciência da Computação

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