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Utilização de redes neurais adversárias generativas associadas a deep learning para proteção da identidade de testemunhas

dc.contributor.advisorNunes, Daniel José Ventorim
dc.contributor.authorDarós, Patrícia Regina
dc.date.accessioned2023-01-17T15:07:59Z
dc.date.available2023-01-17T15:07:59Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationDARÓS, Patricia Regina. Utilização de redes neurais adversárias generativas associadas a deep Learning para proteção da identidade de testemunhas. 2022. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Instituição Federal do Espírito Santo, Campus Cachoeiro de Itapemirim, Cachoeiro de Itapemirim, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/2762
dc.description.abstractRESUMO: O formato que o sistema judicial lida com os depoimentos pode permitir que por medo as testemunhas tendam a mentir ou omitir informações, levando em consideração que as provas testemunhais são extremamente importantes para os processos, este estudo propõem a utilização de redes neurais e deep learning como alternativas para proteção de vítimas e testemunhas durante seus depoimentos. Para o qual se procedeu à validação da eficiência e viabilidade do uso da tecnologia para garantia de anonimato e preservação da essência dos depoimentos. A principal motivação deste trabalho é possibilitar que a tecnologia possa vir a ser usada como ferramenta para o auxílio de casos que possam vir a ser "adulterados" tendo em vista o medo que pode ser sentido por aquele que se encontra na posição de testemunha. Para tal foi gerada a aplicação web AnonimousFace, que a partir da adaptação e parametrização de uma aplicação pré existente "DeepFaceLab" possibilitou a manipulação dos depoimentos para atingir os fins supracitados. Para a validação da estrutura aplicada aos depoimentos foi utilizado como instrumento questionário online, a partir dos quais se tornou ainda mais evidente a importância de gravação dos testemunhos, a visualização das expressões faciais e que a possibilidade de testemunhas como "testemunhas sem rosto" pode influenciar positivamente os testemunhos. Quanto a aplicação tornou-se mais clara a necessidade do treinamento da rede por um tempo adequado, seguindo estes pontos é possível obter bons resultados relacionados tanto a preservação anonimato quanto das expressões.pt_BR
dc.description.abstractABSTRACT: The format that the judicial system deals with testimonies may allow witnesses to tend to lie or omit information out of fear, taking into account that testimonial evidence is extremely important for processes, this study proposes the use of neural networks and deep learning as alternatives for protecting victims and witnesses during their testimonies. For which, the efficiency and feasibility of using technology were validated to guarantee anonymity and preserve the essence of the testimonies. The main motivation of this work is to enable technology to be used as a tool to help cases that may be "tampered" in view of the fear that can be felt by those who are in the position of witness. For this purpose, the web application "AnonimousFace" was created, which, based on the adaptation and parameterization of a pre-existing application "DeepFaceLab", enabled the manipulation of testimonials to achieve the aforementioned purposes. For the validation of the structure applied to the testimonies, an online questionnaire was used as an instrument, from which the importance of recording the testimonies, the visualization of facial expressions and that the possibility of witnesses as faceless witnesses can become even more evident positively influence testimonials. As for the application, the need for training the network for an adequate time became clearer, following these points it is possible to obtain good results related to both the preservation of anonymity and expressions.pt_BR
dc.format.extent47 f.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso_abertopt_BR
dc.subjectGANpt_BR
dc.subjectDeepfakept_BR
dc.subjectHumanizadopt_BR
dc.subjectDepoimentospt_BR
dc.subjectPrivacidadept_BR
dc.titleUtilização de redes neurais adversárias generativas associadas a deep learning para proteção da identidade de testemunhaspt_BR
dc.typetccpt_BR
dc.publisher.localCachoeiro de Itapemirimpt_BR
ifes.campusCampus_Cachoeiro_de_Itapemirimpt_BR
ifes.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/3358449888845788pt_BR
ifes.course.undergraduateSistemas de Informação
dc.contributor.memberGuimarães, Rafael Silva
dc.contributor.memberBrandão, Raul de Souza
ifes.member.latteshttp://lattes.cnpq.br/4909197952264922pt_BR
ifes.member.latteshttp://lattes.cnpq.br/5322557889983374pt_BR


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