APLICAÇÕES DE IA EM RECONHECIMENTO FACIAL E OTIMIZAÇÃO DE RETRATOS - Campiolo , Giulianno Bimestre (LUMEN ET VIRTUS, 2024)
O presente estudo analisa as aplicações da inteligência artificial no reconhecimento facial e na otimização de retratos, evidenciando avanços tecnológicos, implicações éticas, jurídicas e sociais, bem como possibilidades interdisciplinares. O objetivo consistiu em compreender como os algoritmos de aprendizado profundo, em especial as redes neurais convolutivas, têm transformado a biometria e os sistemas de autenticação digital, ao mesmo tempo em que suscitam discussões sobre privacidade, discriminação algorítmica e regulamentação. A justificativa encontra-se na necessidade de investigar criticamente uma tecnologia que, ao mesmo tempo em que oferece maior eficiência e praticidade, pode gerar riscos de vigilância excessiva e de violações de direitos fundamentais. A metodologia empregada seguiu uma abordagem qualitativa, de natureza exploratória e bibliográfica, fundamentada em Lakatos e Gil, utilizando análise documental de artigos científicos em PDF produzidos por autores brasileiros. Os resultados revelaram que, embora os modelos atuais apresentem elevados índices de acurácia em condições controladas, ainda enfrentam limitações em cenários reais, além de despertarem desconfiança social. Verificou-se também a relevância da otimização de retratos em áreas diversas, como medicina, psicologia, publicidade e segurança digital, apontando para o caráter interdisciplinar do tema. Conclui-se que a evolução do reconhecimento facial deve estar vinculada a mecanismos de regulação, transparência e responsabilidade social, de modo a alinhar inovação tecnológica com preservação de direitos e valores humanos.