@MASTERSTHESIS{ 2016:440423626,
 	title = {Ambientes virtuais de aprendizagem com biometria facial},
 	year = {2016},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7981",
 	abstract = "A Educação a Distância tem obtido grande importância no cenário educacional brasileiro. Através da facilidade de acesso às novas Tecnologias de Informação e Comunicação, tem-se expandido em alcance geográfico e numérico. Com isso, a Educação a Distância vem democratizando o ensino e o conhecimento, levando-os para áreas remotas em que o ensino presencial encontra inúmeras dificuldades para atender a população. O desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na qualidade dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) tem se tornado uma prática para melhorar a Educação a Distância. O tópico da presente pesquisa é Segurança da Informação nos AVAs, tendo como hipótese que a biometria facial pode contribuir com esse aspecto através do monitoramento dos alunos nas plataformas virtuais de ensino em cursos na modalidade de Educação a Distância. Nossa proposta é melhorar o procedimento de autenticação na plataforma com a utilização da biometria facial, possibilitando a verificação da presença desse aluno com o reconhecimento facial. O estudo foi composto de três etapas. Na primeira etapa foi realizada uma pesquisa bibliográfica. Na segunda etapa foi realizado a elaboração e aplicação de um questionário para os integrantes da EAD do Instituto Federal do Piauí e da Universidade Federal do Piauí, no qual detectamos uma opinião positiva sobre a criação de novas ferramentas de autenticação. Partindo-se da pesquisa bibliográfica e da análise dos dados coletados através do questionário, a terceira etapa consistiu no desenvolvimento de um protótipo de reconhecimento facial para os AVAs. Participaram da pesquisa um total de 83 indivíduos, entre estudantes, tutores presenciais, tutores a distância, coordenadores, professores conteudistas e professores pesquisadores. Como inovação tecnológica para a Educação a Distância, nosso protótipo de reconhecimento facial foi implementado com as linguagens PHP e PYTHON, e a biblioteca de visão computacional OPENCV para detecção facial com haarcascade e reconhecimento facial com Padrões Binários Locais de Histogramas (LBPH). A ferramenta foi desenvolvida de forma a reconhecer o aluno através de padrões faciais, registrando a sua presença nos Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Nos testes do protótipo foi utilizado um banco de dados com 167 imagens, além da realização do cadastro e reconhecimento de 20 usuários e testes de simulação de fraudes. Para testes de desempenho foi montado um banco de dados com 226 imagens. O protótipo demonstrou eficiência no desempenho e na efetivação do reconhecimento facial dos usuários, embora necessite de novas implementações.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Tecnologia e Gestão em Educação a Distância},
 	note = {Unidade Acadêmica de Educação a Distância e Tecnologia}
}