A study of deep learning and its applications to face recognition techniques
El siguiente trabajo es el resultado de la tesis de maestría de Fernando Suzacq. La tesis se centró alrededor de la investigación sobre el reconocimiento facial en 3D, sin la reconstrucción de la profundidad ni la utilización de modelos 3D genéricos. Esta investigación resultó en la escritura de un...
Saved in:
| 主要作者: | |
|---|---|
| 格式: | masterThesis |
| 語言: | 英语 |
| 出版: |
2021
|
| 主題: | |
| 在線閱讀: | https://hdl.handle.net/20.500.12008/31632 |
| 標簽: |
沒有標簽, 成為第一個標記此記錄!
|
| _version_ | 1868890060878774272 |
|---|---|
| author | Suzacq, Fernando |
| author_browse | Suzacq, Fernando |
| author_facet | Suzacq, Fernando |
| author_role | author |
| collection | COLIBRI |
| dc.contributor.none.fl_str_mv | Suzacq Fernando, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. |
| dc.creator.none.fl_str_mv | Suzacq, Fernando |
| dc.date.none.fl_str_mv | 2021 2022-05-23T11:30:44Z 2022-05-23T11:30:44Z |
| dc.format.none.fl_str_mv | 91 p. application/pdf |
| dc.identifier.none.fl_str_mv | Suzacq, F. A study of deep learning and its applications to face recognition techniques [en línea]. Tesis de maestría. Montevideo : Udelar. FI. IIE, 2021. 1688-2806 https://hdl.handle.net/20.500.12008/31632 |
| dc.language.none.fl_str_mv | en eng |
| dc.publisher.none.fl_str_mv | Udelar.FI. |
| dc.rights.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/openAccess Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
| dc.source.none.fl_str_mv | reponame:COLIBRI instname:Universidad de la República instacron:Universidad de la República |
| dc.subject.none.fl_str_mv | Differential 3D Active stereo Face recognition Spoofing detection 3D facial analysis Feature extraction Stereo image processing |
| dc.title.none.fl_str_mv | A study of deep learning and its applications to face recognition techniques |
| dc.type.none.fl_str_mv | Tesis de maestría info:eu-repo/semantics/masterThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| description | El siguiente trabajo es el resultado de la tesis de maestría de Fernando Suzacq. La tesis se centró alrededor de la investigación sobre el reconocimiento facial en 3D, sin la reconstrucción de la profundidad ni la utilización de modelos 3D genéricos. Esta investigación resultó en la escritura de un paper y su posterior publicación en IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Mediante el uso de iluminación activa, se mejora el reconocimiento facial en 2D y se lo hace más robusto a condiciones de baja iluminación o ataques de falsificación de identidad. La idea central del trabajo es la proyección de un patrón de luz de alta frecuencia sobre la cara de prueba. De la captura de esta imagen, nos es posible recuperar información real 3D, que se desprende de las deformaciones de este patrón, junto con una imagen 2D de la cara de prueba. Este proceso evita tener que lidiar con la difícil tarea de reconstrucción 3D. En el trabajo se presenta la teoría que fundamenta este proceso, se explica su construcción y se proveen los resultados de distintos experimentos realizados que sostienen su validez y utilidad. Para el desarrollo de esta investigación, fue necesario el estudio de la teoría existente y una revisión del estado del arte en este problema particular. Parte del resultado de este trabajo se presenta también en este documento, como marco teórico sobre la publicación. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | masterThesis |
| id | anni_558b75cf803b4f0593ae5f7ecf7bff4e |
| identifier_str_mv | Suzacq, F. A study of deep learning and its applications to face recognition techniques [en línea]. Tesis de maestría. Montevideo : Udelar. FI. IIE, 2021. 1688-2806 |
| instacron_str | Universidad de la República |
| institution | Universidad de la República |
| instname_str | Universidad de la República |
| language | eng |
| language_invalid_str_mv | en |
| network_acronym_str | anni |
| network_name_str | oai-lr-anni |
| oai_identifier_str | oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.12008/31632 |
| publishDate | 2021 |
| publishDateSort | 2021 |
| publisher.none.fl_str_mv | Udelar.FI. |
| reponame_str | COLIBRI |
| repository.mail.fl_str_mv | |
| repository.name.fl_str_mv | |
| repository_id_str | |
| rights_invalid_str_mv | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
| spelling | A study of deep learning and its applications to face recognition techniquesSuzacq, FernandoDifferential 3DActive stereoFace recognitionSpoofing detection3D facial analysisFeature extractionStereo image processingEl siguiente trabajo es el resultado de la tesis de maestría de Fernando Suzacq. La tesis se centró alrededor de la investigación sobre el reconocimiento facial en 3D, sin la reconstrucción de la profundidad ni la utilización de modelos 3D genéricos. Esta investigación resultó en la escritura de un paper y su posterior publicación en IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Mediante el uso de iluminación activa, se mejora el reconocimiento facial en 2D y se lo hace más robusto a condiciones de baja iluminación o ataques de falsificación de identidad. La idea central del trabajo es la proyección de un patrón de luz de alta frecuencia sobre la cara de prueba. De la captura de esta imagen, nos es posible recuperar información real 3D, que se desprende de las deformaciones de este patrón, junto con una imagen 2D de la cara de prueba. Este proceso evita tener que lidiar con la difícil tarea de reconstrucción 3D. En el trabajo se presenta la teoría que fundamenta este proceso, se explica su construcción y se proveen los resultados de distintos experimentos realizados que sostienen su validez y utilidad. Para el desarrollo de esta investigación, fue necesario el estudio de la teoría existente y una revisión del estado del arte en este problema particular. Parte del resultado de este trabajo se presenta también en este documento, como marco teórico sobre la publicación.Udelar.FI.Suzacq Fernando, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.2022-05-23T11:30:44Z2022-05-23T11:30:44Z2021Tesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion91 p.application/pdfSuzacq, F. A study of deep learning and its applications to face recognition techniques [en línea]. Tesis de maestría. Montevideo : Udelar. FI. IIE, 2021.1688-2806https://hdl.handle.net/20.500.12008/31632reponame:COLIBRIinstname:Universidad de la Repúblicainstacron:Universidad de la RepúblicaenengLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)info:eu-repo/semantics/openAccessLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.12008/316322026-04-14T10:27:46Z |
| spellingShingle | A study of deep learning and its applications to face recognition techniques Suzacq, Fernando Differential 3D Active stereo Face recognition Spoofing detection 3D facial analysis Feature extraction Stereo image processing |
| status_str | acceptedVersion |
| title | A study of deep learning and its applications to face recognition techniques |
| title_full | A study of deep learning and its applications to face recognition techniques |
| title_fullStr | A study of deep learning and its applications to face recognition techniques |
| title_full_unstemmed | A study of deep learning and its applications to face recognition techniques |
| title_short | A study of deep learning and its applications to face recognition techniques |
| title_sort | A study of deep learning and its applications to face recognition techniques |
| topic | Differential 3D Active stereo Face recognition Spoofing detection 3D facial analysis Feature extraction Stereo image processing |
| url | https://hdl.handle.net/20.500.12008/31632 |