Resumo: O reconhecimento facial é uma técnica cada vez mais relevante no mundo atual, desempenhando um papel crucial em áreas como segurança, autenticação e acessibilidade. Seu uso crescente evidencia a necessidade de modelos performáticos e robustos, capazes de identificar uma face mesmo com parte de suas caracterı́sticas ocultas. Este trabalho busca avaliar algoritmos de reconhecimento facial, analisando o impacto de oclusões parciais no desempenho desses modelos. Para isso, foram realizados experimentos controlados, onde obstruções artificiais foram adicionadas às imagens, simulando cenários como o uso de máscaras e óculos, permitindo analisar a precisão e a robustez dos sistemas. Como parte da análise, foi desenvolvido um modelo autoral utilizando redes neurais convolucionais, contribuindo para uma visão mais ampla sobre os desafios e potenciais melhorias na área.

Banca:
Flávio Luis de Mello, DSc. (Presidente)
Natanael Nunes de Moura Junior, DSc. (Examinador)
Rodrigo de Souza Couto, D. Sc., DSc. (Examinador)