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Título: Proposta e avaliação de métodos ativos para detecção de falsificação facial eletrônica
Autor(es): Pires, Lucas Pereira
Orientador(es): Garcia, Diogo Caetano
Assunto: Processamento de imagens - técnicas digitais
Sistemas de reconhecimento de padrões
Falsificação
Falsificação facial
Reconhecimento facial
Data de apresentação: 20-Fev-2023
Data de publicação: 22-Set-2023
Referência: PIRES, Lucas Pereira. Proposta e avaliação de métodos ativos para detecção de falsificação facial eletrônica. 2023. 40 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: Em nossa sociedade, a aparência de uma pessoa é a forma mais direta de tentar reconhecê-la. Baseado neste comportamento humano, o reconhecimento facial é uma importante área de estudo que busca a identificação de uma pessoa por suas características faciais. Entretanto, ameaças a sistemas do tipo podem ser facilmente reproduzidas, utilizando imagens individuais obtidas em redes sociais, gerando resultados falso positivos para impostores. Assim, associada à pesquisa de técnicas de reconhecimento facial, está a busca de métodos de prevenção a essas ameaças. A falsificação facial indireta é uma conhecida ameaça que levanta maior interesse na prevenção de ataques a sistemas de reconhecimento. Trata-se da reprodução da imagem de uma pessoa, por foto impressa ou reprodução digital, que é amplamente conhecida pela sua simplicidade de execução. Em grande parte, pesquisas relacionadas à prevenção desse tipo de ameaça são baseadas no reconhecimento de padrões por processamento de imagens 2D. Esta pesquisa propõe e avalia técnicas ativas de detecção de falsificação facial por apresentação de imagem em aparelhos eletrônicos com tela digital, que considere informações além da imagem 2D capturada, utilizando da reflexão da tela. Primeiramente é feita uma revisão teórica das ferramentas de processamento de imagens utilizadas e dos termos detecção, reconhecimento e falsificação faciais, assim como das técnicas atuais disponíveis em métodos ativos de detecção de falsificação eletrônica. Após isso, são apresentados os métodos propostos, baseados inicialmente na simplicidade de aplicação. O primeiro método consiste em um dispositivo com emissores e receptores na faixa do infravermelho para captação automática da reflexão. O segundo busca a detecção da reflexão de uma fonte luminosa, posicionada próxima à câmera, por ferramentas de processamento de imagens. O primeiro método foi analisado a partir da leitura de tensão no fototransistor receptor, por meio de um conversor analógico digital de 10 bits. Foram realizados testes iniciais em dois aparelhos eletrônicos, em distâncias na faixa de 4 a 15 centímetros. Os dispositivos captaram uma maior intensidade luminosa, de reflexão, em distâncias menores. Na distância máxima averiguada, de 15 centímetros, a leitura para um dos aparelhos foi de 941 e 878, para dois dispositivos desenvolvidos, em comparação com o valor de 953, lido na ausência dos aparelhos de apresentação. O segundo método foi considerado mais viável para aplicação e consequentemente mais experimentado. Os experimentos foram realizados alternando condições de iluminação, cor de fundo e distância, com o ajuste de duas variáveis, de limiarização da imagem e de decisão, obtendo um valor de acurácia máximo foi de 89,6% e de F1-score de 88,9%. O sistema foi capaz de diferenciar a foto real da reprodução de imagem na maior parte dos casos e a reflexão luminosa impossibilitou a detecção de face, em alguns casos, na tentativa de fraude em distâncias menores.
Abstract: In our society, a person’s appearance is the most direct way of trying to recognize them. Based on this human behavior, facial recognition is an important field of study that seeks to identify a person by facial features. However, threats to such systems can be easily reproduced using individual images obtained on social media, generating false positive results for impostors. Thus, associated with the search for facial recognition techniques, is the search for methods to prevent these threats. Indirect face-spoofing is a known threat that raises increased interest in prevention of attacks on recognition systems. This is the reproduction of the image of a person, by printed photo or digital presentation, which is widely known for its simplicity of execution. For the most part, research related to prevent this type of threat are based on pattern recognition by 2D image processing. This research proposes active techniques for face spoofing detection by image presentation on electronic devices with digital screen, that consider information in addition to the captured 2D image, using the reflection of the screen. Firstly, a theoretical review is made of the image processing tools used and of the terms face detection, recognition and spoofing, as well as the current techniques available in active methods for electronic face-spoofing detection. Next, the proposed methods are presented, initially based on the simplicity of application. The first method consists of a device with emitters and receivers in the infrared range for automatic capture of reflection. The second searches the detection of the reflection of a light source, positioned close to the camera, by image processing tools. The first method was analyzed from the voltage reading on the receiver phototransistor, via a 10-bit analog-to-digital converter. Initial tests were carried out on two electronic screens, at distances in the range of 4 to 15 centimeters. The devices captured a greater luminous intensity, of reflection, in smaller distances. At the maximum distance inves tigated, of 15 centimeters, the reading for one of the screens was 941 and 878, for two developed devices, in comparison with the value of 953, read in absence of presentation devices. The second method was considered more viable for application and consequently more experienced. The experiments were carried out alternating lighting conditions, background color and distance, with the adjustment of two variables, image thresholding and decision making, obtaining a maximum accuracy value of 89.6% and an F1-score of 88.9%. The system was able to differentiate the real photo from the image reproduction in most partof the cases and the light reflection made it impossible to detect the face, in some cases, in the fraud attempt at smaller distances.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2023.
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