Verificação Facial em Avaliações utilizando Redes Neurais Convolucionais Profundas
Avaliações online estão cada vez mais presentes. Isso fica ainda mais evidente com a grande demanda decorrente da pandemia de 2020. Porém, verificar a autenticidade do avaliado é uma tarefa que ainda carece de novas soluções. Nesse sentido, este trabalho apresenta um plugin para o Moodle, um Sistema de Gestão da Aprendizagem amplamente utilizado em diferentes níveis de ensino. Redes neurais convolucionais profundas treinadas foram usadas para detectar rapidamente o contorno do rosto usando pixels dos olhos, nariz e boca. Outra rede foi usada para verificação facial, extraindo um vetor de 128 dimensões de cada face usando a arquitetura de rede neural ResNet-34. O plugin foi testado com 32 usuários. Os resultados mostram a viabilidade da utilização deste plugin com uma taxa média de aprovação de 76% através de um questionário aplicado a 16 usuários em atividades online opcionais realizadas no Moodle no final de 2020 e início de 2021. Apesar dos desafios apresentados pela pandemia, as soluções apresentadas podem ser úteis após este período de isolamento.