Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11612/3839
Autor(a): Romero, Jessica
Orientador: Ribeiro, Eduardo
Título: Uso do reconhecimento facial para busca de fraudes em redes sociais.
Palavras-chave: Reconhecimento facial;Detecção de faces;Fraudes;Crimes;Web Crawler;Web Scraping;Algoritmo KNN
Data do documento: 2021
Editor: Universidade Federal do Tocantins
Citação: Romero, Jessica. Uso do reconhecimento facial para busca de fraudes em redes sociais. 92 f. Monografia (Graduação). Curso de Ciência da Computação. Universidade Federal do Tocantins. Palmas, 2021.
Resumo: Diante da atual era digital onde quase tudo está sendo sistematizado, pode-se encontrar criminosos atuando nessa área também. Tem se tornado crescente o número de roubos de contas de redes sociais em troca de dinheiro para devolver ou para vender um produto que não é da pessoa, fraude com perfis falsos se passando por outras pessoas ou estabelecimento e de alguma maneira causando danos aqueles que são inocentes. Mediante a esses fatores, nesse trabalho propõe-se a criação de um algoritmo capaz de coletar fotos através de hashtags no instagram, fazer o reconhecimento facial e a classificação se alguma dessas fotografias contém o indivíduo que está interessado em saber se existem possíveis fotos que possam estar lhe causando algum tipo de dano ou não. No decorrer deste trabalho ´e observado que para realizar a implementação está sendo usado os coletadores de dados da internet (Web Crawler e Web Scraping) junto com detecção e reconhecimento facial. Os algoritmos que auxiliaram o desenvolvimento ´e o CNN (Rede Neural Convolucional) e o HOG (Histograma de Gradientes Orientados) para a detecção de faces, além de se fazer uma comparação entre eles, em conjunto com o algoritmo KNN (K-vizinhos mais próximos) para o reconhecimento facial deles.
Abstract: Faced with the current digital age where almost everything is being systematized, one can find criminals working in this area as well. There has been an increasing number of thefts of social media accounts in exchange for money to return or sell a product that does not belong to the person, fraud with false profiles impersonating other people or establishments and somehow causing harm to those who are innocent. Based on these factors, this work proposes the creation of an algorithm capable of collecting photos through hashtags in instagram, performing facial recognition and classifying if any of these photographs contain the individual who is interested in knowing if there are possible photos that could be causing you some kind of damage or not. In the course of this work, it is observed that to carry out the implementation, internet data collectors (Web Crawler and Web Scraping) are being used together with detection and facial recognition. The algorithms that helped the development are the CNN (Convolutional Neural Network) and the HOG (Oriented Gradient Histogram) for the detection of faces, in addition to making a comparison between them, together with the KNN (K-nearest neighbors) algorithm. ) for their facial recognition.
URI: http://hdl.handle.net/11612/3839
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