Classificação de gênero com redes neurais convolucionais: uma análise comparativa aplicada a um dataset piauiense
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
A classificação de sexo biológico a partir de imagens faciais é uma tarefa desafiadora
e frequentemente comprometida por vieses demográficos que afetam a precisão dos
modelos em populações específicas. Modelos treinados com conjuntos de dados
internacionais, por exemplo, apresentam desempenho reduzido quando aplicados a
populações com características faciais distintas, como a brasileira. Esta monografia
propõe uma análise comparativa de cinco arquiteturas de Redes Neurais Convolucio-
nais (CNNs) distintas para esta tarefa. Para mitigar os vieses de origem demográfica, a
metodologia foi fundamentada na técnica de transfer learning, aplicada a um acervo do
governo estadual de 33.033 recortes faciais de indivíduos piauienses, com o objetivo de
determinar a arquitetura de maior eficácia para a classificação de sexo. Os resultados
obtidos destacaram a superioridade do modelo ResNet50, que alcançou os melhores
índices de performance, com valores de 0,8957 (Acurácia), 0,7905 (Kappa), 0,8958
(F1-Score Ponderado) e 0,9609 (AUC-ROC). A análise qualitativa dos erros, no entanto,
revelou que os modelos desenvolveram uma forte correlação entre a presença de
características cosméticas e a classificação de sexo, indicando a persistência de vieses
relacionados à própria tarefa e originados a partir dos dados. Estes resultados de-
monstram o potencial da abordagem para criar sistemas mais adaptados à diversidade
local e ressaltam a importância da seleção criteriosa da arquitetura e da contínua
curadoria dos dados para o desenvolvimento de tecnologias de reconhecimento facial
mais precisas e equitativas.
Description
Keywords
Reconhecimento facial, Rede neural convolucional, Facial rcognition, Convolutional neural network, Classificação de gênero
Citation
BRITO, Lívia Tainá Alves de. Classificação de gênero com redes neurais convolucionais: uma análise comparativa aplicada a um dataset piauiense. Orientador: Ely da Silva Miranda. 2025. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal do Piauí, Campus Teresina Central, Teresina, 2025