Busca por padrões em fotos utilizando a Análise de Componentes Principais (PCA) e recriação dessas fotos a partir do uso de Convolutional Neural Network (CNN) com Deep Learning.

O projeto atual teve como ponto de partida os questionamentos provocados no artigo da Folha de São Paulo intitulado Mulheres com traços considerados mais masculinos têm vantagem em eleições no Brasil. Segundo estudo apresentado no artigo, o rosto de candidatas mulheres tem influência sobre o desempenho das mesmas nas eleições, quanto mais masculino os traços, maiores as chances de serem eleitas.

A partir daí, esse projeto se propõe a analisar padrões em fotos dos candidatos eleitos nas últimas eleições no Brasil (2022 a 2014) utilizando tanto técnicas de aprendizado não supervisionado (unsupervised learning) quanto de aprendizado profundo (deep learning).

Como etapa inicial, utilizamos o PCA (Análise de Componentes Principais) para verificar se de fato há padrões na foto do candidato padrão eleito e comparamos com o não eleito. Em seguida criamos uma rede neural com arquitetura autoencoder, mais especificamente autoencoder variacional (VAE), que lida melhor na geração de novas imagens.

Para treinamento do modelo e da rede neural, foram utilizados fotos de candidatos cadastrados no sistema do TSE das eleições de 2022 a 2014, sendo que a maioria das fotos até 2016 são coloridas e em 2014 são em preto e branco. Também foi utilizado arquivos .csv contendo informações dos candidatos que foram eleitoes ou não.

Os dados utilizados estão disponíveis no Portal de Dados Abertos do Tribunal Superior Eleitoral (TSE).

The initial setup.

Create virtualenv and install the project:

sudo apt-get install virtualenv python-pip python-dev
deactivate; virtualenv ~/venv ; source ~/venv/bin/activate ;\
    pip install pip -U; pip install -r requirements.txt

Unittest test:

make clean install test

Check for analisando-e-recriando-fotos-candidatos-eleicoes-brasil in github.com/{group}. If your project is not set please add it:

Create a new project on github.com/{group}/analisando-e-recriando-fotos-candidatos-eleicoes-brasil Then populate it:

##   e.g. if group is "{group}" and project_name is "analisando-e-recriando-fotos-candidatos-eleicoes-brasil"
git remote add origin [email protected]:{group}/analisando-e-recriando-fotos-candidatos-eleicoes-brasil.git
git push -u origin master
git push -u origin --tags

Functionnal test with a script:

cd
mkdir tmp
cd tmp
analisando-e-recriando-fotos-candidatos-eleicoes-brasil-run

Go to https://github.com/{group}/analisando-e-recriando-fotos-candidatos-eleicoes-brasil to see the project, manage issues, setup you ssh public key, ...

Create a python3 virtualenv and activate it:

sudo apt-get install virtualenv python-pip python-dev
deactivate; virtualenv -ppython3 ~/venv ; source ~/venv/bin/activate

Clone the project and install it:

git clone [email protected]:{group}/analisando-e-recriando-fotos-candidatos-eleicoes-brasil.git
cd analisando-e-recriando-fotos-candidatos-eleicoes-brasil
pip install -r requirements.txt
make clean install test                # install and test

Functionnal test with a script:

cd
mkdir tmp
cd tmp
analisando-e-recriando-fotos-candidatos-eleicoes-brasil-run