Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11612/8734
Autor(a): Duarte, Humberto Martins Mendonça
Orientador: Dutra, Juliana Leitão
Título: Viés racial em algoritmos de reconhecimento facial por histogramas de gradientes orientados
Palavras-chave: Reconhecimento Facial;Biometria;Viés Algorítmico;Discriminação Algorítmica
Data do documento: 26-Jun-2026
Editor: Universidade Federal do Tocantins
Citação: DUARTE, Humberto Martins Mendonça. Viés racial em algoritmos de reconhecimento facial por histogramas de gradientes orientados. 2022. 69 f. TCC (Graduação) - Curso de Ciência da Computação, Universidade Federal do Tocantins – Câmpus Universitário de Palmas, Palmas, To, 2022.
Resumo: Sistemas de reconhecimento facial automatizado têm sido foco de pesquisa e desenvolvimento nos últimos anos, e encontram uso em diversas aplicações comerciais e de segurança, inclusive por instituições policiais. Porém, a confiabilidade das técnicas de avaliação destes sistemas vêm sendo questionada, com análises demonstrando a existência de viés algorítmico demográfico em certas tecnologias de reconhecimento facial contemporâneas. Neste trabalho, uma metodologia de avaliação que leve em consideração a representatividade de características demográficas é elaborada, e esta é aplicada sobre um algoritmo de reconhecimento facial por Histogramas de Gradientes Orientados selecionado, acompanhada de uma análise sobre os resultados observa- dos.
Abstract: Automated face recognition systems have received extensive research and development in the past few years, and have been applied to several commercial and security applications, as well uses by police institutions. However, the reliability of the evaluation techniques over these systems have been brought into question, with analysis highlighting the existance of algorithmic bias within certain face recognition technologies. In this work, an evaluation methodology that takes demographic representativity into consideration is elaborated, which is then applied to a chosen facial recognition algorithm based on Histograms of Oriented Gradients, followed by an analysis is performed over the obtained results.
URI: http://hdl.handle.net/11612/8734
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