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
id UNIANDES2_58838c94c843265270dbda9118cd71d3
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44892
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
dc.title.es_CO.fl_str_mv Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning
title Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning
spellingShingle Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes neurales (Computadores)
Reconocimiento facial (Informática)
Edad
Ingeniería
title_short Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning
title_full Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning
title_fullStr Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning
title_full_unstemmed Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning
title_sort Determinación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learning
dc.creator.fl_str_mv Díaz Ortíz, Sergio Daniel
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Higuera Arias, Carolina
Lozano Martínez, Fernando Enrique
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Díaz Ortíz, Sergio Daniel
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv Giraldo Trujillo, Luis Felipe
dc.subject.armarc.es_CO.fl_str_mv Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes neurales (Computadores)
Reconocimiento facial (Informática)
Edad
topic Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes neurales (Computadores)
Reconocimiento facial (Informática)
Edad
Ingeniería
dc.subject.themes.none.fl_str_mv Ingeniería
description 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.
publishDate 2019
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-09-03T15:05:25Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-09-03T15:05:25Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/44892
dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv u831168.pdf
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/44892
identifier_str_mv u831168.pdf
instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.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.es_CO.fl_str_mv 32 hojas
dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_CO.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv Ingeniería Electrónica
dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
dc.source.es_CO.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
instname_str Universidad de los Andes
institution Universidad de los Andes
reponame_str Repositorio Institucional Séneca
collection Repositorio Institucional Séneca
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/11a3a612-bc77-4641-92a2-203101f78d58/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/08aea93c-12ba-40f5-87f4-ebe88ef9f883/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/324fcee2-661c-402a-8c46-665d0321024d/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 07182116d9aa27a7d4f6b5cf4aae0a81
c1df8c6ce6757d40f5872b1adbd17c58
e983c4b78de7c63cfb4fb3ef8835411b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1812133880669405184
spelling Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Higuera Arias, Carolina70d68b14-b3a4-486e-9300-cadce1c3c686500Lozano Martínez, Fernando Enriquevirtual::5320-1Díaz Ortíz, Sergio Danieldfcc6c1b-8685-4641-bf2b-2344a91181ad500Giraldo Trujillo, Luis Felipe2020-09-03T15:05:25Z2020-09-03T15:05:25Z2019http://hdl.handle.net/1992/44892u831168.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/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.In recent years, the automation of data collection processes is becoming especially important in the areas of government, marketing areas and even in the areas of entertainment. Similarly, given the usefulness of machine learning for all types of tasks, ranging from processes such as solving regression problems or simple classification, to sophisticated tasks such as automatic car driving, this becomes a good tool to fulfill, also, the aforementioned task. A specific application in which machine learning methods can help private entities, government or ordinary people to perform tasks of this type, is the determination of apparent age in photographs or videos. This can help a company determine specific products for its customers, help government entities determine specific needs of certain sectors or simply make a person aware of their apparent age to satisfy their curiosity. For this reason, this project aims to use supervised learning methods and "transfer learning" to determine the average apparent age of groups of people in photographs or videos, sufficiently minimizing the error and the time necessary for the system to function properly without the need for have excessively powerful computer systems.Ingeniero ElectrónicoPregrado32 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónicainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaDeterminación automática de edad aparente promedio en grupos de personas usando machine learningTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Redes neurales (Computadores)Reconocimiento facial (Informática)EdadIngenieríaPublicationedd81d8c-e0b9-4c1f-bf04-eed0e12e755dvirtual::5320-1edd81d8c-e0b9-4c1f-bf04-eed0e12e755dvirtual::5320-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000025550virtual::5320-1TEXTu831168.pdf.txtu831168.pdf.txtExtracted texttext/plain66379https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/11a3a612-bc77-4641-92a2-203101f78d58/download07182116d9aa27a7d4f6b5cf4aae0a81MD54ORIGINALu831168.pdfapplication/pdf5163630https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/08aea93c-12ba-40f5-87f4-ebe88ef9f883/downloadc1df8c6ce6757d40f5872b1adbd17c58MD51THUMBNAILu831168.pdf.jpgu831168.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10195https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/324fcee2-661c-402a-8c46-665d0321024d/downloade983c4b78de7c63cfb4fb3ef8835411bMD551992/44892oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/448922024-03-13 12:54:47.649https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co