Resumen:
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[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) ...[+]
[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.
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[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 ...[+]
[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.
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