CATÁLOGO DE LA BIBLIOTECA DE LA FaMAF
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Reconocimiento facial en imágenes / Pablo Andrés Pastore.

By: Pastore, Pablo Andrés, 1992-.
Contributor(s): Sánchez, Jorge Adrián, 1979- [dir.].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: [S.l. : s.n. ], 2018Description: xi, 42 p. : il. (algunas col.) ; 30 cm.Subject(s): Computing methodologies -- Neural networks | Metodologías de computación -- Redes neuronales | Aprendizaje automático | Convolucionales | Reconocimiento facialOnline resources: Acceso a RDU-UNC Disponible en lìnea.
Partial contents:
Trabajos previos -- Aprendizaje automático -- Redes neuronales -- Aprendizaje vía minimización del error empírico -- Aprendizaje por descenso del gradiente -- Redes neuronales convolucionales -- Verificación e identificación facial -- Etapas en el reconocimiento facial -- Redes convolucionales en reconocimiento facial -- Reconocimiento facial con triplet loss.
Dissertation note: Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018. Summary: En este trabajo se abordará el problema de reconocimiento facial en imágenes utilizando redes neuronales convolucionales. El éxito actual en los resultados obtenidos por este tipo de modelos yace principalmente en la posibilidad de contar con grandes volúmenes de datos anotados para su entrenamiento. Con respecto al reconocimiento facial, la disponibilidad de bases de datos públicas para este tipo de problemas es escasa, restringiendo los avances en el área de los últimos años a grandes empresas como Facebook, Google, Baidu, etc. En nuestros experimentos, tomaremos como punto de partida una red neuronal convolucional entrenada sobre una base de datos de rostros varios órdenes de magnitud menor a aquellas utilizadas comúnmente por el estado del arte. Usaremos vectores de características obtenidos con este modelo para entrenar un mapeo bilineal mediante una función de costo conocida como Triplet Loss. El objetivo del modelo final es obtener resultados cercanos al estado del arte, pero, utilizando un conjunto de datos de entrenamiento reducido.Summary: In this work we address the problem of facial recognition on images using convolutional neural networks. Successful results obtained by these models relies mainly on the availability of large amounts of manually annotated data for training. For the task of facial recognition, the lack of large-scale publicly available datasets has restricted most advances in the field to big companies like Facebook, Google, Baidu, etc. In our experiments, we start from a simple convolutional neural network trained on a standard facial recognition dataset several orders of magnitude smaller than those used by the state-of-the-art. We use features extracted from this model to train a bilinear map using a cost function known in the literature as Triplet Loss. The goal of such model is to get results as close as possible to those obtained by state-of-the-art models but using a much smaller training set.
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Trabajo Especial de Grado Trabajo Especial de Grado FaMAF
Secc. Tesis y Trabajos especiales
TE C PASr http://hdl.handle.net/11086/11694 1 Available Disponible también en línea 23567
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Incluye ìndice general, de figuras y de cuadros.

Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018.

Bibliografía: p. 39-42.

Trabajos previos -- Aprendizaje automático -- Redes neuronales -- Aprendizaje vía minimización del error empírico -- Aprendizaje por descenso del gradiente -- Redes neuronales convolucionales -- Verificación e identificación facial -- Etapas en el reconocimiento facial -- Redes convolucionales en reconocimiento facial -- Reconocimiento facial con triplet loss.

En este trabajo se abordará el problema de reconocimiento facial en imágenes utilizando redes neuronales convolucionales. El éxito actual en los resultados obtenidos por este tipo de modelos yace principalmente en la posibilidad de contar con grandes volúmenes de datos anotados para su entrenamiento. Con respecto al reconocimiento facial, la disponibilidad de bases de datos públicas para este tipo de problemas es escasa, restringiendo los avances en el área de los últimos años a grandes empresas como Facebook, Google, Baidu, etc.
En nuestros experimentos, tomaremos como punto de partida una red neuronal convolucional entrenada sobre una base de datos de rostros varios órdenes de magnitud menor a aquellas utilizadas comúnmente por el estado del arte. Usaremos vectores de características obtenidos con este modelo para entrenar un mapeo bilineal mediante una función de costo conocida como Triplet Loss. El objetivo del modelo final es obtener resultados cercanos al estado del arte, pero, utilizando un conjunto de datos de entrenamiento reducido.

In this work we address the problem of facial recognition on images using convolutional neural networks. Successful results obtained by these models relies mainly on the availability of large amounts of manually annotated data for training. For the task of facial recognition, the lack of large-scale publicly available datasets has restricted most advances in the field to big companies like Facebook, Google, Baidu, etc.
In our experiments, we start from a simple convolutional neural network trained on a standard facial recognition dataset several orders of magnitude smaller than those used by the state-of-the-art. We use features extracted from this model to train a bilinear map using a cost function known in the literature as Triplet Loss. The goal of such model is to get results as close as possible to those obtained by state-of-the-art models but using a much smaller training set.

Disponible en lìnea.

Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional. CC BY-NC-SA

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es

Firma del Tribunal: Doctores Jorge Adrián Sánchez y Laura Alonso i Alemany, al final del trabajo.

Defensa : mayo 2018.

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