Banca de DEFESA: LUCAS MENDES MASSA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LUCAS MENDES MASSA
DATA : 28/11/2025
HORA: 16:00
LOCAL: Online
TÍTULO:

Desmembrando Representações com Autoencoders Variacionais para Análise Facial

 

 

 

 

PALAVRAS-CHAVES:

• Aprendizado profundo (Deep Learning)
• Autoencoders Variacionais (VAEs)
• Aprendizagem de Representações Desmembradas (Disentangled Representation Learning)
• Reconhecimento facial

PÁGINAS: 96
RESUMO:

Este trabalho investiga o aprendizado de representações disentrelançadas para análise de imagens faciais utilizando um framework de Autoencoder Variacional. Baseando-se no Disentangled VAE (DisVAE), o modelo proposto integra perdas de correlação e classificação inversa, cabeças supervisionadas duplas para identidade e expressão, e uma estratégia de treinamento em fases para aprimorar a independência dos subespaços. Experimentos com os conjuntos CK+48 e Oulu-CASIA mostram que a configuração em fases alcança o melhor
desempenho de disentrelançamento, reduzindo o vazamento semântico e preservando a qualidade de reconstrução e a interpolação controlável de expressões. Os resultados demonstram que a combinação de regularização baseada em correlação e otimização progressiva melhora a interpretabilidade e a estabilidade das representações latentes em modelos VAE.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2087442 - TIAGO FIGUEIREDO VIEIRA
Interno(a) - 1766576 - THALES MIRANDA DE ALMEIDA VIEIRA
Externo(a) à Instituição - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS - UFRN