FACE-DETECT: DETECÇÃO FACIAL AUTOMÁTICA EM CENÁRIOS DESAFIADORES

Resumo

A detecção facial automática é uma tecnologia fundamental para aplicações de segurança, vigilância inteligente, controle de acesso e monitoramento de ambientes. Entretanto, fatores como oclusões faciais, variações de iluminação, mudanças de escala, diferentes poses e condições não controladas ainda representam desafios significativos para os sistemas de visão computacional. Nesta pesquisa, apresenta-se o Face-Detect, uma abordagem baseada em aprendizado profundo para a detecção automática de faces em cenários desafiadores. A metodologia foi avaliada utilizando os conjuntos de dados Face Obstruction Detection, WIDER FACE e AI Face Dataset, abrangendo situações com máscaras, óculos, múltiplas faces e imagens sintéticas. Foram realizados experimentos com arquiteturas YOLOv8 e YOLOv8n-face, permitindo a comparação entre diferentes estratégias de detecção. Os resultados demonstraram níveis satisfatórios de precisão, robustez e capacidade de generalização, confirmando a viabilidade da abordagem proposta para a detecção facial em cenários desafiadores. As análises realizadas evidenciam o potencial da solução para aplicações em vigilância inteligente, segurança pública e sistemas automatizados de monitoramento.