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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62607
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Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | SIMÕES, Francisco Paulo Magalhães | - |
dc.contributor.author | RIBEIRO, Isabela Marinho | - |
dc.date.accessioned | 2025-04-25T15:49:32Z | - |
dc.date.available | 2025-04-25T15:49:32Z | - |
dc.date.issued | 2025-03-21 | - |
dc.date.submitted | 2025-04-14 | - |
dc.identifier.citation | RIBEIRO, 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.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62607 | - |
dc.description.abstract | Este 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 futuras | pt_BR |
dc.format.extent | 45p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Anonimização | pt_BR |
dc.subject | Imagem | pt_BR |
dc.subject | Deformação | pt_BR |
dc.subject | Reconhecimento facial | pt_BR |
dc.subject | Privacidade | pt_BR |
dc.title | Considerações éticas sobre algoritmos de anonimização facial | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | COSTA, Willams de Lima | - |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/2992617046515489 | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/4321649532287831 | pt_BR |
dc.description.abstractx | This 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.cnpq | Áreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CIn-Curso de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
dc.contributor.advisor-coLattes | http://lattes.cnpq.br/3506588026663701 | pt_BR |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0009-0005-3767-8506 | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | (TCC) - Ciência da Computação |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TCC Isabela Marinho Ribeiro.pdf | 3,91 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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