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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AE8PMR| Type: | Dissertação de Mestrado |
| Title: | Estimating age and gender in instagram using face recognition: advantages, bias and issues. |
| Authors: | Diego Couto de Las Casas |
| First Advisor: | Virgilio Augusto Fernandes Almeida |
| First Referee: | Adriano Alonso Veloso |
| Second Referee: | Wagner Meira Junior |
| Third Referee: | Daniele Quercia |
| Abstract: | Estudos em computação social frequentemente se utilizam de atributos pessoais dos usuários de serviços on-line a fim de entender melhor o seu comportamento. Como esses atributos são muitas vezes indisponíveis para pesquisadores e desenvolvedores, esforços recentes têm se dedicado a estimálos através da combinação de outras fontes de informação. Além de oferecer insights sobre como usuários se relacionam com plataformas online, tais metodologias de estimação de atributos também podem contribuir na compreensão de quão expostas estão as informações do usuário a terceiros. Nesta dissertação eu proponho estudar o uso de tecnologias de reconhecimento facial para a estimação do gênero e da idade dos usuários de uma rede social online baseada em imagens, o Instagram. Esta abordagem é inspirada pela crescente riqueza de infor- macoes de dados de imagem em redes sociais on-line, bem como os recentes avancos no reconhecimento facial. |
| Abstract: | Studies in social computing often take into account personal attributes of users of specific online services in order to better understand their behavior. As these attributes are often unavailable for researchers and developers, recent efforts have been devoted to estimate them by combining other sources of information. Besides offering insights to how users relate to online platforms, such attribute estimation methodologies can also contribute to understanding how exposed is user information to third parties. In this master thesis I propose to study the use of face recognition technologies to estimate the age and the gender of the users of a popular, image-based online social network, Instagram. This approach is inspired by the increasing wealth of information from image data in online social networks, as well as recent advances in face recognition. |
| Subject: | Computação Redes sociais on-line Computação social |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AE8PMR |
| Issue Date: | 22-Mar-2016 |
| Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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