Redes neurais convolucionais aplicadas ao reconhecimento facial em indivíduos com máscara

Em meio a pandemia do coronavírus, o uso de máscaras se tornou uma das principais formas de prevenção e controle da disseminação desse vírus. Entretanto, as máscaras impactaram o desempenho de diversos modelos de reconhecimento facial, pela redução de características visíveis em imagens. O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo de redes neurais convolucionais com aprendizado por transferência capaz de classificar trinta indivíduos independente da utilização de máscaras. O modelo foi treinado em uma base de dados com imagens reais de máscaras e outro com a inserção de máscaras simuladas computacionalmente. Os resultados obtidos de acurácia para as bases são respectivamente 90,36% e 93,32%. Pela quantidade de classes e limitações da base de dados utilizada, o resultado é coerente com o baixo número de trabalhos relacionados e evidencia a complexidade do problema. Acredita-se que a utilização de uma base de dados com qualidade e quantidade de imagens superior tornaria a utilização do modelo mais viável para o mundo real, porém os testes apresentados são promissores.