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https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/4653
Type: | Monografia |
Title: | Inclusão de pessoas transgênero nos algoritmos de reconhecimento automatizado de gênero para reconhecimento facial |
Author: | Santos Filho, Raphael Borges dos |
First advisor: | Padilha, Adriano Sanick |
metadata.dc.contributor.referee1: | Duarte, Denio |
metadata.dc.contributor.referee2: | Bordin, Leandro |
Resume: | As técnicas e aplicações de reconhecimento facial estão crescendo, tornando-se presentes cada vez mais no cotidiano. Muitas aplicações estão surgindo sem uma análise crítica do seu funcionamento e dos impactos na sociedade. As aplicações de reconhecimento facial que utilizam o reconhecimento automatizado de gênero (AGR), abrem uma brecha para o misgender tecnológico, que afeta diretamente a vida de pessoas transgênero. Este trabalho teve como objetivo analisar os impactos de um dataset que contenha pessoas transgênero na sua composição, pois os trabalhos que discutem este tipo de tecnologia não as incluem ou sequer consideram suas existências. Além disso, as principais aplicações existentes no mercado têm um desempenho muito inferior em comparação às pessoas cisgênero. A construção deste dataset, foi testada em um algoritmo de AGR já existente, o Gender Net, e analisado os efeitos do dataset com pessoas transgênero, na intenção de amenizar o misgender tecnológico. As métricas de avaliação de modelos de classificação foram utilizadas para compreender os efeitos dessa inclusão. A análise mostrou através dos valores das métricas que o modelo é eficiente para classificações realmente positivas e também é eficiente para classificações relevantes, que se tradando de um dataset incluindo pessoas transgênero, significa amenização de problemas de misgender tecnológico, pois estas pessoas estão presentes nas classificações e são tidas como positivas e relevantes. |
Abstract: | The techniques and applications of facial recognition are on the rise, becoming even more present in real life. Many of these applications are being created without a critical analysis of their workings and impacts on society. Automatic Gender Recognition (AGR) opens a door for technological misgendering, which affects transgender people’s life. Reasearch done on this type of technology do not include this slice of popuplation. Additionally, the AGR delivers a worse performance in comparison with the identification of cisgender individuals, as stated. As such, this peace of research analized a dataset, which has transgender people in its composition. The analysis of this dataset, was tested on pre-existent AGR algorithms, the Gender Net and analyzed the effect of this dataset with transgender people to reduce the cases of technological misgendering. Evaluation metrics for classification models were used to understand the effects of this inclusion. The analysis showed through the values of evaluation metrics that the model is efficent for really posistives classifications and relevant classifications, and when it comes to transgender people means decrease the technological misgendering problems, because these persons are present in positive and relevant classificantions. |
Keywords: | Ciências da computação Reconhecimento facial Transgênero Sistema computacional |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal da Fronteira Sul |
Acronym of the institution: | UFFS |
College, Institute or Department: | Campus Chapecó |
Type of Access: | Acesso Aberto |
URI: | https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/4653 |
Issue Date: | 26-May-2021 |
Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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