REDE NEURAL PROFUNDA DE MÚLTIPLAS ENTRADAS COM DADOS 3D APLICADOS AO RECONHECIMENTO FACIAL - Picinin Jandre, Luís Henrique; Silva, Francisco Assis da; Almeida, Leandro Luiz de; Pazoti, Mário Augusto; Artero, Almir Olivette (Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 2025)
Neste trabalho é proposta uma metodologia utilizando rede neural multientrada para realizar o reconhecimento facial de indivíduos a partir das características 3D extraídas de imagens frontais. Para a extração das características 3D as imagens foram inicialmente submetidas à rede pix2vertex para realizar a reconstrução 3D da geometria facial de cada indivíduo. Após a reconstrução 3D foram extraídos 275 pontos, contendo as seguintes informações: coordenadas x, y e z, e os descritores de pontos chave do algoritmo SIFT (Scale Invariant Feature Transform). E por fim, essas informações são processadas em uma rede neural artificial de múltiplas entradas para a previsão da classificação de cada indivíduo. A avaliação dos resultados mostra que a rede foi capaz de classificar corretamente os indivíduos com uma precisão de 95,79% no conjunto de validação.