Uso de inteligência artificial para auxilio aos órgãos de segurança pública na detecção de pessoas desaparecidas

Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento facial com o objetivo de auxiliar na identificação de pessoas desaparecidas. A metodologia adotada seguiu um fluxo em quatro etapas: (i) coleta de dados utilizando a Yale Face Database, selecionada como base de dados, devido à inviabilidade de uso de dados reais; (ii) ampliação da base de dados mediante seis técnicas de Data Augmentation; (iii) estratificação da base de dados em subconjuntos (DB1-DB5) com variação progressiva de 1 a 9 fotos originais por pessoa e (iv) treinamento e avaliação do Eigenfaces com varredura de hiperparâmetros (threshold de similaridade e componentes principais), validando desempenho via acurácia e matriz de confusão. Oalgoritmo foi treinado com diferentes combinações de parâmetros (número de componentes principais e limiar de rejeição) e testado em cinco bases distintas, variando a quantidade e variedade de imagens por indivíduo. Os resultados indicam que a acurácia do sistema está diretamente relacionada à diversidade de imagens por pessoa. A base mais completa, contendo imagens originais e artificialmente aumentadas, atingiu uma média de acurácia de 65,39%, com valor máximo de até 73,3% nas melhores configurações.