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Super resolución facial basado en Deep Learning

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Super resolución facial basado en Deep Learning

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dc.contributor.advisor Paredes Palacios, Roberto es_ES
dc.contributor.advisor Maroñas Molano, Juan es_ES
dc.contributor.author Alcañiz Villanueva, Jorge es_ES
dc.date.accessioned 2021-10-20T11:04:20Z
dc.date.available 2021-10-20T11:04:20Z
dc.date.created 2021-09-23
dc.date.issued 2021-10-20 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/175078
dc.description.abstract [ES] Con el auge de la capacidad computacional de los ordenadores en las últimas décadas, poco a poco se ha podido permitir introducir el uso de inteligencia artificial en el mundo digital, acabando incluso a ser un instrumento útil en el día a día. Por ejemplo, los sistemas biométricos que permiten la verificación facial del usuario es algo bastante accesible llegando a ser una herramienta que se usa en algo tan común y que tenemos todo como son los dispositivos móviles. Sin embargo, este tipo de utensilios no suelen tener un correcto funcionamiento cuando se habla de imágenes a muy baja resolución. Por ello, una de las soluciones que se proponen para este tipo de casos, es la mejora de calidad mediante la inferencia de un modelo especializado en la súper resolución facial. En este trabajo se ha detallado el estado del arte de la súper resolución centrado en el rostro facial, se ha buscado una base de datos pública que cumpla con las limitaciones y se ha llevado a cabo una serie de experimentos con un modelo de súper resolución facial propuesto que nos permita mejorar el rostro facial de las imágenes a una calidad superior. es_ES
dc.description.abstract [EN] With the rise of the computational capacity of computers in recent decades, it has gradually been possible to introduce the use of artificial intelligence in the digital world, even becoming a useful tool in everyday life. For example, biometric systems that allow facial verification of the user is something quite accessible, becoming a tool that is used in something so common and that we have everything like mobile devices. However, this type of tools do not usually have a correct operation when talking about very low resolution images. Therefore, one of the solutions proposed for this type of cases is the improvement of quality through the inference of a model specialized in facial super resolution. In this work we have detailed the state of the art of super resolution focused on the facial face, searched for a public database that meets the constraints and carried out a series of experiments with a proposed facial super resolution model that allows us to improve the facial face of the images to a higher quality es_ES
dc.format.extent 50 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 Super resolución facial es_ES
dc.subject Aprendizaje profundo es_ES
dc.subject Redes neuronales convolucionales es_ES
dc.subject Reconocimiento facial es_ES
dc.subject Super resolución es_ES
dc.subject Face super-resolution es_ES
dc.subject Deep Learning es_ES
dc.subject Convolutional neural networks es_ES
dc.subject Facial recognition es_ES
dc.subject Super resolution es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital es_ES
dc.title Super resolución facial basado en Deep Learning es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Alcañiz Villanueva, J. (2021). Super resolución facial basado en Deep Learning. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/175078 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\145094 es_ES


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