Trabajo Fin de Grado
Detección, reconocimiento y seguimiento derostros aplicando Redes Neuronales Convolucionales
Autor/es | Bautista Gómez, Alejandro |
Director | Martín Clemente, Rubén |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones |
Fecha de publicación | 2020 |
Fecha de depósito | 2021-04-07 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación |
Resumen | Las tecnologías de reconocimiento facial pertenecen a uno de los numerosos grandes hitosen la historia del desarrollo tecnológico. Mediante la aplicación de técnicas de detección,identificación y clasificación de rostros, ... Las tecnologías de reconocimiento facial pertenecen a uno de los numerosos grandes hitosen la historia del desarrollo tecnológico. Mediante la aplicación de técnicas de detección,identificación y clasificación de rostros, se abre la posibilidad al desarrollo de numerosos tiposde aplicaciones. Algunas de estas, por ejemplo, irían desde sistemas de autenticación biométricosorientados al control de acceso, hasta la clasificación de rostros por grupos de edad para la emi-sión de anuncios personalizados o el análisis de las expresiones para el reconocimiento de emociones. Sin embargo, todo este desarrollo de aplicaciones jamás podría haber llegado hasta este punto dela década del siglo XXI, sin la aparición y avances de un revolucionario modelo de computación: elMachine Learning (ML). Para este proyecto, se presenta un sistema de detección, identificación y seguimiento de rostros enimágenes y video. Para ello en primer lugar se realizará un estudio de los distintos tipos de técnicasempleadas de forma clásica que se han podido emplear para la resolución de este tipo de problemas.Después se presentará una introducción a varios modelos de clasificación y algoritmos empleadosbasados en ML. Finalmente, se harán un conjunto de pruebas para poner a prueba dicho sistema. Facial recognition technologies belong to one of the many great milestones in the history oftechnological development. The application of techniques for the detection, identification andclassification of faces opens up the ... Facial recognition technologies belong to one of the many great milestones in the history oftechnological development. The application of techniques for the detection, identification andclassification of faces opens up the possibility for the development of many types of applications.Some of these, for example, would go from biometric authentication systems oriented to accesscontrol, to the classification of faces by age groups for the emission of personalized announcementsor the analysis of expressions for the recognition of emotions. However, all this application development could never have reached this point in the decade of the21st century, without the appearance and advances of a revolutionary computing model: MachineLearning (ML). For this project, a system for the detection, identification and tracking of faces on video ispresented. To do this, first a study of the different types of techniques used in a classical way thathave been used to solve this type of problem will be carried out. Then an introduction to variousclassification models and algorithms used based on ML will be presented. Finally, a set of tests willbe made to test the system. |
Cita | Bautista Gómez, A. (2020). Detección, reconocimiento y seguimiento derostros aplicando Redes Neuronales Convolucionales. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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