Improving performance in small datasets via pre-trained architectures based on VGGFace and VGGFace2 datasets - Simões, Rodolfo; Kemmer, Bruno; Ivamoto, Victor; Lima, Clodoaldo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023)
Algoritmos de reconhecimento facial têm alcançado excelentes resultados sob condições controladas, principalmente por meio de técnicas computacionais de aprendizado profundo. No entanto, o desempenho em condições não controladas ainda precisa ser melhorado. Os sistemas de reconhecimento facial em problemas do mundo real geralmente lidam com condições não controladas, tais como, oclusões e variações de pose e iluminação, que degradam o desempenho do reconhecimento. Apesar dessas limitações, com amostras suficientes de treinamento, ainda é possível alcançar alto desempenho por meio das arquiteturas existentes de aprendizado profundo. No entanto, a falta de amostras de treinamento geralmente resulta em baixa precisão de reconhecimento nesse domínio. Neste estudo, foi demonstrado que a utilização de modelos pré-treinados para a tarefa de reconhecimento facial pode melhorar significativamente o desempenho em cenários com um baixo número de imagens de treinamento disponíveis.