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dc.contributor.advisor1Santos, Alyson de Jesus dos Santos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5998752909180697pt_BR
dc.contributor.referee1Santos, Alyson de Jesus dos-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5998752909180697pt_BR
dc.contributor.referee2Martins, Gilbert Breves-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4932200790121123pt_BR
dc.contributor.referee3Rodrigues, Marlos André Silva-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/0682962508867807pt_BR
dc.creatorSilva, Romão Charles Silva e-
dc.date.accessioned2024-09-23T15:06:32Z-
dc.date.available2024-09-23-
dc.date.available2024-09-23T15:06:32Z-
dc.date.issued2024-03-19-
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dc.identifier.urihttp://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/1511-
dc.description.abstractThis work aims to develop a system based on machine learning that differentiates images of people generated by artificial intelligence from real people, a capability that can be very useful for identifying scams that use generated images. The development of the project was done in 3 main steps: data organization, training and testing. The system was entirely made in Google Colab, therefore, it used Python and the main development tool Tensorflow, two models were trained, one of which has almost twice as many images used for training, with the intention of observing the consequences of using a larger set. At the end of the project, the quantitative and qualitative results of the image classification are shown.pt_BR
dc.description.resumoEsse trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema baseado em aprendizado de máquina que diferencie imagens de pessoas geradas por inteligência artificial de pessoas reais, capacidade que pode ser muito útil para a identificação de golpes que usam imagens geradas. O desenvolvimento do projeto foi feito em 3 passos principais: organização dos dados, treinamento e teste. O sistema foi inteiramente feito no Google Colab, portanto, utilizou Python sendo a principal ferramenta de desenvolvimento o Tensorflow, foram treinados dois modelos, sendo que um tem quase o dobro de imagens usadas para treinamento, com a intenção de observar as consequências de usar um conjunto maior. Ao final do projeto são mostrados os resultados quantitativos e qualitativos da classificação de imagens.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Darlene Rodrigues (darlene.rodrigues@ifam.edu.br) on 2024-09-23T15:06:32Z No. of bitstreams: 1 PREVENÇÃO CONTRA_Silva_2024.pdf: 2359790 bytes, checksum: ed96bee8e4a8f13a34d2c3daf01762c7 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-09-23T15:06:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PREVENÇÃO CONTRA_Silva_2024.pdf: 2359790 bytes, checksum: ed96bee8e4a8f13a34d2c3daf01762c7 (MD5) Previous issue date: 2024-03-19en
dc.languageporpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Manaus Distritopt_BR
dc.publisher.initialsInstituto Federal do Amazonaspt_BR
dc.publisher.initialsIFAMpt_BR
dc.publisher.initialsEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsInstituto Federal do Amazonaspt_BR
dc.publisher.initialsIFAMpt_BR
dc.publisher.initialsEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsInstituto Federal do Amazonaspt_BR
dc.publisher.initialsIFAMpt_BR
dc.publisher.initialsEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
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dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectTensorflowpt_BR
dc.subjectImagens geradaspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOSpt_BR
dc.titlePrevenção contra deepfakes: desenvolvimento de um sistema de reconhecimento facial para diferenciar rostos humanos de rostos gerados por IApt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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