Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextos
El trabajo se centró en evaluar herramientas de reconocimiento facial y de fondos en imágenes, con el objetivo de analizar su eficacia en la identificación de figuras famosas, personas con exposición pública y personas comunes, así como su capacidad para reconocer fondos. Los resultados revelaron un...
- Autores:
-
Cely Ortiz, María José
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73094
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/73094
- Palabra clave:
- Reconocimiento facial
Reconocimiento de fondos
Precisión
Falsos positivos
Falsos negativos
Rendimiento
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| id |
UNIANDES2_540e07facee3d475576fdc93f64d3bd9 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73094 |
| network_acronym_str |
UNIANDES2 |
| network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextos |
| title |
Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextos |
| spellingShingle |
Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextos Reconocimiento facial Reconocimiento de fondos Precisión Falsos positivos Falsos negativos Rendimiento Ingeniería |
| title_short |
Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextos |
| title_full |
Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextos |
| title_fullStr |
Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextos |
| title_full_unstemmed |
Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextos |
| title_sort |
Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextos |
| dc.creator.fl_str_mv |
Cely Ortiz, María José |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Donoso Meisel, Yezid Enrique |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Cely Ortiz, María José |
| dc.subject.keyword.none.fl_str_mv |
Reconocimiento facial Reconocimiento de fondos Precisión Falsos positivos Falsos negativos Rendimiento |
| topic |
Reconocimiento facial Reconocimiento de fondos Precisión Falsos positivos Falsos negativos Rendimiento Ingeniería |
| dc.subject.themes.spa.fl_str_mv |
Ingeniería |
| description |
El trabajo se centró en evaluar herramientas de reconocimiento facial y de fondos en imágenes, con el objetivo de analizar su eficacia en la identificación de figuras famosas, personas con exposición pública y personas comunes, así como su capacidad para reconocer fondos. Los resultados revelaron una variabilidad en la precisión de identificación, con algunas herramientas destacando en la identificación de figuras famosas, pero mostrando debilidades en la identificación de personas comunes. Se identificaron desafíos relacionados con la privacidad, sesgos, la necesidad de regulaciones éticas y la versión gratuita de las herramientas. Las recomendaciones incluyen el desarrollo de algoritmos más avanzados y mejoras en bases de datos de imágenes. El trabajo destaca la importancia de abordar limitaciones éticas y tecnológicas en el campo del reconocimiento facial y de fondos. |
| publishDate |
2023 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2023-11-23T18:41:45Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2023-11-23T18:41:45Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2023-11-23 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.version.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.none.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.none.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/1992/73094 |
| dc.identifier.instname.none.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
| dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| url |
https://hdl.handle.net/1992/73094 |
| identifier_str_mv |
instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.none.fl_str_mv |
Jain, A.K., Hong, L., & Pankanti, S. (2004). Face Recognition: A Literature Survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(1), 14-34. Heikkilä, M., & Pietikäinen, M. (2001). Background Subtraction: Survey and Evaluation. Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition (ICPR). Chen, Y.-S., Chang, C.-Y., & Chen, H.-Y. (2017). Deep Learning for Background Subtraction. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). Viola, P., & Jones, M. J. (2004). Robust real-time face detection. International Journal of Computer Vision, 57(2), 137-154. Schroff, F., Kalenichenko, D., & Zemel, R. S. (2015). FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 815-823). Taigman, Y., Yang, M., Ranzato, M., & Wolf, L. (2014). DeepFace: Closing the gap to human-level performance in face verification. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1701-1708). Cai, Z., Wang, X., Lu, Y., & Tang, X. (2018). A weakly supervised deep learning approach for scene recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 40(10), 2542-2554. Xu, L., Wang, J., & Yang, Y. (2017). Scene recognition with dynamic background. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1111-1120). Li, Y., Wang, J., & Yang, Y. (2016). Object-based scene recognition with small object detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1102-1110). Anil K. Jain, Arun Ross y Karthik Nandakumar (2011). Reconocimiento facial: una introducción. Nueva York: Springer. Kevin W. Bowyer, Yilmaz Alyüz y Mubarak R. Salakhutdinov (2009). Reconocimiento facial en tiempo real. Nueva York: Springer. Anil K. Jain, Arun Ross y Karthik Nandakumar (2022). The state of face recognition in the United States. NIST Special Publication 800-63B. Gartner (2023). The future of face recognition. Gartner Report. Chen, Y.-S., Chang, C.-Y., & Chen, H.-Y. (2017). Deep Learning for Background Subtraction. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). Kumar, S., & Shah, M. (2011). Multimodal Face Recognition. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). Chen, S., Chen, Y.-S., & Yu, S.-H. (2016). Multimodal Background Subtraction. Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) |
| dc.rights.uri.none.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf |
| dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.none.fl_str_mv |
31 paginas |
| dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| dc.publisher.program.none.fl_str_mv |
Ingeniería de Sistemas y Computación |
| dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
| dc.publisher.department.none.fl_str_mv |
Departamento de Ingeniería Sistemas y Computación |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| institution |
Universidad de los Andes |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a41fb3c3-0671-4096-b014-4e1280d12298/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/15627f09-042c-4e44-a8da-32c2b1dae081/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/06f6712e-9009-4375-a63b-64ce426fc166/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3d3e54f0-ba47-4d8b-9a7b-81401b57efc2/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/da61cc99-1028-40e3-a276-ef8c2d853be1/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4e19befc-8533-42b2-8cd0-d130595dc12d/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/280c46e1-b4d9-4920-a865-5d471c52b5fe/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
ae9e573a68e7f92501b6913cc846c39f 6eeee14f24fba3ae4d1b1817762b6173 011d1befe47cc518fc6367eb7017201f cc1f9d26fd723c4f432cf9d2862420fc cf8bd617d3c58faecc6b1018eae3761e 0437b6e4c4970259189b088326267e68 7ccb60bbbd7b2f76354ede62cd705329 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
| repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
| _version_ |
1812134064783622144 |
| spelling |
Donoso Meisel, Yezid EnriqueCely Ortiz, María José2023-11-23T18:41:45Z2023-11-23T18:41:45Z2023-11-23https://hdl.handle.net/1992/73094instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/El trabajo se centró en evaluar herramientas de reconocimiento facial y de fondos en imágenes, con el objetivo de analizar su eficacia en la identificación de figuras famosas, personas con exposición pública y personas comunes, así como su capacidad para reconocer fondos. Los resultados revelaron una variabilidad en la precisión de identificación, con algunas herramientas destacando en la identificación de figuras famosas, pero mostrando debilidades en la identificación de personas comunes. Se identificaron desafíos relacionados con la privacidad, sesgos, la necesidad de regulaciones éticas y la versión gratuita de las herramientas. Las recomendaciones incluyen el desarrollo de algoritmos más avanzados y mejoras en bases de datos de imágenes. El trabajo destaca la importancia de abordar limitaciones éticas y tecnológicas en el campo del reconocimiento facial y de fondos.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado31 paginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y Computaciónhttps://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Exploración y aplicaciones del reconocimiento facial y de fondos en diversos contextosTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPReconocimiento facialReconocimiento de fondosPrecisiónFalsos positivosFalsos negativosRendimientoIngenieríaJain, A.K., Hong, L., & Pankanti, S. (2004). Face Recognition: A Literature Survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(1), 14-34.Heikkilä, M., & Pietikäinen, M. (2001). Background Subtraction: Survey and Evaluation. Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition (ICPR).Chen, Y.-S., Chang, C.-Y., & Chen, H.-Y. (2017). Deep Learning for Background Subtraction. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).Viola, P., & Jones, M. J. (2004). Robust real-time face detection. International Journal of Computer Vision, 57(2), 137-154.Schroff, F., Kalenichenko, D., & Zemel, R. S. (2015). FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 815-823).Taigman, Y., Yang, M., Ranzato, M., & Wolf, L. (2014). DeepFace: Closing the gap to human-level performance in face verification. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1701-1708).Cai, Z., Wang, X., Lu, Y., & Tang, X. (2018). A weakly supervised deep learning approach for scene recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 40(10), 2542-2554.Xu, L., Wang, J., & Yang, Y. (2017). Scene recognition with dynamic background. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1111-1120).Li, Y., Wang, J., & Yang, Y. (2016). Object-based scene recognition with small object detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1102-1110).Anil K. Jain, Arun Ross y Karthik Nandakumar (2011). Reconocimiento facial: una introducción. Nueva York: Springer.Kevin W. Bowyer, Yilmaz Alyüz y Mubarak R. Salakhutdinov (2009). Reconocimiento facial en tiempo real. Nueva York: Springer.Anil K. Jain, Arun Ross y Karthik Nandakumar (2022). The state of face recognition in the United States. NIST Special Publication 800-63B.Gartner (2023). The future of face recognition. Gartner Report.Chen, Y.-S., Chang, C.-Y., & Chen, H.-Y. (2017). Deep Learning for Background Subtraction. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).Kumar, S., & Shah, M. (2011). Multimodal Face Recognition. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).Chen, S., Chen, Y.-S., & Yu, S.-H. (2016). Multimodal Background Subtraction. Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)202011803PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82535https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a41fb3c3-0671-4096-b014-4e1280d12298/downloadae9e573a68e7f92501b6913cc846c39fMD51ORIGINALExploración y Aplicaciones del Reconocimiento Facial.pdfExploración y Aplicaciones del Reconocimiento Facial.pdfapplication/pdf1807759https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/15627f09-042c-4e44-a8da-32c2b1dae081/download6eeee14f24fba3ae4d1b1817762b6173MD52Autorizacion tesis.pdfAutorizacion tesis.pdfHIDEapplication/pdf332538https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/06f6712e-9009-4375-a63b-64ce426fc166/download011d1befe47cc518fc6367eb7017201fMD53TEXTExploración y Aplicaciones del Reconocimiento Facial.pdf.txtExploración y Aplicaciones del Reconocimiento Facial.pdf.txtExtracted texttext/plain93460https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3d3e54f0-ba47-4d8b-9a7b-81401b57efc2/downloadcc1f9d26fd723c4f432cf9d2862420fcMD54Autorizacion tesis.pdf.txtAutorizacion tesis.pdf.txtExtracted texttext/plain1415https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/da61cc99-1028-40e3-a276-ef8c2d853be1/downloadcf8bd617d3c58faecc6b1018eae3761eMD56THUMBNAILExploración y Aplicaciones del Reconocimiento Facial.pdf.jpgExploración y Aplicaciones del Reconocimiento Facial.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6720https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4e19befc-8533-42b2-8cd0-d130595dc12d/download0437b6e4c4970259189b088326267e68MD55Autorizacion tesis.pdf.jpgAutorizacion tesis.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10918https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/280c46e1-b4d9-4920-a865-5d471c52b5fe/download7ccb60bbbd7b2f76354ede62cd705329MD571992/73094oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/730942023-11-24 03:10:05.345https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.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 |