Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning

En los últimos años, la automatización de procesos de identificación y recolección de información ha venido cobrando una especial importancia en las áreas gubernamentales, de mercadeo y hasta en el área de entretenimiento. Del mismo modo, dada la utilidad del machine learning para todo tipo de tarea...

Full description

Autores:
Díaz Ortíz, Sergio Daniel
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44892
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/44892
Palabra clave:
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes neurales (Computadores)
Reconocimiento facial (Informática)
Edad
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary:En los últimos años, la automatización de procesos de identificación y recolección de información ha venido cobrando una especial importancia en las áreas gubernamentales, de mercadeo y hasta en el área de entretenimiento. Del mismo modo, dada la utilidad del machine learning para todo tipo de tareas, que van desde procesos como la solución de problemas de regresión o clasificación simple, hasta tareas sofisticadas como la conducción automática de automóviles, este se convierte en una buena herramienta para cumplir, también, la tarea mencionada. Una aplicación especifica en los que los métodos de machine learning puedan ayudar a entes privados, gubernamentales o personas comunes a realizar tareas de este tipo, es la determinación de edad aparente en fotografías o videos. Esto puede ayudar a una empresa a determinar productos específicos para sus clientes, ayudar a entes del gobierno a determinar necesidades puntuales de ciertos sectores o simplemente dar a conocer a una persona su edad aparente para satisfacer su curiosidad. Por este motivo, este proyecto pretende usar métodos de aprendizaje supervisado y "transfer learning" para determinar la edad aparente promedio de grupos de personas en fotografías o videos, minimizado suficientemente el error y el tiempo necesario para que el sistema pueda funcionar correctamente sin necesidad de contar con sistemas computacionales excesivamente poderosos.