ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE OS PRINCIPAIS ALGORITMOS DE DETECÇÃO FACIAL: HAAR CASCADE, HOG, CNN, YOLO E DEEPFACE

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Título

ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE OS PRINCIPAIS ALGORITMOS DE DETECÇÃO FACIAL: HAAR CASCADE, HOG, CNN, YOLO E DEEPFACE

Autores(as):
  • André Santos Alckmin De Carvalho

  • Ed Carlos Da Silva Pereira

  • Erick José Da Silva

  • Dilermando Piva Jr

DOI
  • DOI
  • 10.37885/220709383
    Publicado em

    06/09/2022

    Páginas

    439-454

    Capítulo

    33

    Resumo

    Objetivo: Descrever cinco dos principais algoritmos de detecção facial: Haar Cascade, HOG, CNN, DeepFaces e YOLO, evidenciando seus princípios de funcionamento e demais características. Em seguida, mostrar a avaliação da performace a qual esses algoritmos foram submetidos com foco em velocidade de detecção, quantidade de acertos e acurácia. Métodos: A avaliação do desempenho foi realizada utilizando a extração de 1000 (mil) imagens de três bases de imagens públicas: Yalefaces, Labeled Faces in the Wild (LFW) e Dogs VS Cats. Do total de imagens, 60% possuíam uma face, o restante não. Os cinco algoritmos foram submetidos a essa base de imagens e os dados gerados foram utilizados para realizar a análise pretendida. Resultados: A análise dos dados mostrou que a maioria dos algoritmos apresenta uma acurácia superior a 80%, com exceção do DeepFace (42,9%). A maior acurácia registrada foi obtida pelo CNN (98,9%) que em contrapartida foi o algoritmo que apresentou maior latência. O algoritmo mais rápido foi o Haar Cascade. Conclusão: Levando em consideração o cenário analisado e os critérios de menor latência e maior acurácia, YOLO foi o algoritmo que apresentou os melhores resultados. Além disso, é inequívoca a utilização em escala cada vez maior de algoritmos baseados em Redes Neurais, principalmente em cenários de aplicações desenvolvidas para dispositivos móveis.

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    Palavras-chave

    Detecção Facial, Haar Cascade, HOG, YOLO, CNN, DeepFace.

    Publicado no livro

    OPEN SCIENCE RESEARCH V

    Licença

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