Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62607

Comparte esta pagina

Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSIMÕES, Francisco Paulo Magalhães-
dc.contributor.authorRIBEIRO, Isabela Marinho-
dc.date.accessioned2025-04-25T15:49:32Z-
dc.date.available2025-04-25T15:49:32Z-
dc.date.issued2025-03-21-
dc.date.submitted2025-04-14-
dc.identifier.citationRIBEIRO, Isabela. Considerações éticas sobre algoritmos de anonimização facial. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62607-
dc.description.abstractEste trabalho investiga o impacto da aplicação de técnicas de anonimização de faces em imagens de pessoas, com enfoque na preservação da estrutura facial de indivíduos pertencentes a diferentes grupos demográficos. O estudo analisa quatro técnicas de anonimização aplicadas a três conjuntos de dados anotados em categorias de raça e gênero, com o intuito de avaliar a existência de vieses e quantificar o nível de viés de cada um. A quantificação é feita através do uso de métricas de distorção visual e de score de qualidade perceptível da face. Os valores gerados são então avaliados por métodos de análise de dados. Os resultados mostram que as técnicas baseadas em redes adversárias generativas distorcem mais a face humana, comprometendo a utilidade da face gerada, enquanto a técnica baseada em modelo de difusão preserva mais a estrutura facial. Um dos algoritmos baseados em redes adversárias mostrou discrepâncias atípicas em valores de deformação de gêneros e raças diferentes, o que pode indicar a presença de vieses demográficos no modelo. Por fim, as análises apontaram para limitações em ambas as métricas adotadas, pela presença de vieses que podem influenciar a interpretação das análises das técnicas, demandando melhorias futuraspt_BR
dc.format.extent45p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAnonimizaçãopt_BR
dc.subjectImagempt_BR
dc.subjectDeformaçãopt_BR
dc.subjectReconhecimento facialpt_BR
dc.subjectPrivacidadept_BR
dc.titleConsiderações éticas sobre algoritmos de anonimização facialpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coCOSTA, Willams de Lima-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2992617046515489pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4321649532287831pt_BR
dc.description.abstractxThis work investigates the impact of applying face anonymization techniques on images of people, with focus on the preservation of facial structure in individuals from different demographic groups. The study analyzes four anonymization techniques applied to three datasets annotated with race and gender categories to assess the existence of biases and quantify their level. The quantification is made using visual distortion metrics and perceptual face quality scores. The generated values are then evaluated through data analysis methods. The results show that the techniques based on generative adversarial networks distort the human face more, compromising the usability of the generated face, while the diffusion model-based technique preserves facial structure better. One of the algorithms based on adversarial networks showed atypical discrepancies in deformation values across different gender and race groups, which may indicate the presence of demographic biases in the model. Finally, the analyses highlighted limitations in both adopted metrics due to biases that can influence the interpretation of the techniques’ assessments, requiring future improvements.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/3506588026663701pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0005-3767-8506pt_BR
Aparece en las colecciones: (TCC) - Ciência da Computação

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TCC Isabela Marinho Ribeiro.pdf3,91 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons