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Diseño, implementación y evaluación de técnicas de procesamiento de imagen para reconocimiento facial

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Diseño, implementación y evaluación de técnicas de procesamiento de imagen para reconocimiento facial

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dc.contributor.advisor Sánchez Salmerón, Antonio José es_ES
dc.contributor.author Romero Llop, Néstor es_ES
dc.date.accessioned 2021-10-14T16:19:46Z
dc.date.available 2021-10-14T16:19:46Z
dc.date.created 2021-09-22
dc.date.issued 2021-10-14 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/174749
dc.description.abstract [ES] Este trabajo consistirá en diseñar, implementar y evaluar diferentes técnicas de procesamiento y edición de imágenes, que permitan utilizar una imagen facial editada como palabra clave de identificación (password) para acceder a servicios de la red mediante reconocimiento facial.¿ El trabajo se centrará en el procesamiento y edición automático de imágenes. Estos procesos editarán automáticamente una foto facial de un usuario, que servirá de password. Se capturarán las imágenes con un móvil, se diseñarán diferentes propuestas de filtros para la edición automática de la imagen y se utilizará un modelo de red neuronal convolucional para resolver el problema de identificación. Estas herramientas se implementarán con el lenguaje de programación Python (con el apoyo de las librerías OpenCV, dlib, etc.) utilizando el editor PyCharm. Finalmente, se evaluarán y optimizarán las distintas propuestas, utilizando como criterios de optimización tanto las tasas de aciertos como los costes temporales. es_ES
dc.description.abstract [EN] This work will consist of designing, implementing and evaluating different image processing and editing techniques that allow an edited facial image to be used as an identification keyword (password)) to access network services through facial recognition. The work will focus on automatic image processing and editing. These processes will automatically edit a user's facial photo, which will serve as a password. The images will be captured with a mobile phone, different filter proposals will be designed for automatic image editing and a convolutional neural network model will be used to solve the identification problem. These tools will be implemented with the Python programming language (supported by the OpenCV, dlib, etc. libraries) using the PyCharm editor. Finally, the different proposals will be evaluated and optimized, using both hit rates and time costs as optimization criteria. es_ES
dc.format.extent 130 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Procesamiento automático de imágenes es_ES
dc.subject Filtros de transformación es_ES
dc.subject Edición de imágenes es_ES
dc.subject Reconocimiento facial es_ES
dc.subject Aprendizaje profundo es_ES
dc.subject Redes neuronales convolucionales es_ES
dc.subject Automatic image processing es_ES
dc.subject Transformation filters es_ES
dc.subject Image edition es_ES
dc.subject Facial recognition es_ES
dc.subject Deep learning es_ES
dc.subject Convolutional neural networks es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería Industrial-Màster Universitari en Enginyeria Industrial es_ES
dc.title Diseño, implementación y evaluación de técnicas de procesamiento de imagen para reconocimiento facial es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.description.bibliographicCitation Romero Llop, N. (2021). Diseño, implementación y evaluación de técnicas de procesamiento de imagen para reconocimiento facial. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174749 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\143682 es_ES


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