LAIA: reconocimiento facial y clasificación de imágenes

Holgado Moreno, Arturo (2021). LAIA: reconocimiento facial y clasificación de imágenes. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: LAIA: reconocimiento facial y clasificación de imágenes
Author/s:
  • Holgado Moreno, Arturo
Contributor/s:
  • Díaz Álvarez, Alberto
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: July 2021
Subjects:
Freetext Keywords: Visión artificial; Reconocimiento de imágenes; Aplicaciones móviles
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

[img]
Preview
PDF - Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (3MB) | Preview

Abstract

El objetivo de este Proyecto Fin de Grado es el desarrollo de una aplicación para ordenador que, mediante el uso de sistemas de Inteligencia Artificial, permitan al usuario organizar su biblioteca de imágenes personales según las personas que aparecen en ellas. A lo largo de la memoria, se expondrán los modelos que existen actualmente en el campo de la visión por ordenador que permitirán detectar los rostros de las imágenes y decidir si dos rostros pertenecen a la misma persona. Por último se mostraran los resultados obtenidos con los modelos escogidos, que son capaces de detectar el 80% de los rostros de las imágenes y capaces de decidir si dos rostros pertenecen a una misma persona o no con más de un 90% de acierto. Abstract: The main objective of this bachelor’s degree project is to develop a computer application that, through the use of artificial intelligence powered systems, allow the user to organize their personal photograph collection according to the people that appear in them. Through this document will be discussed the existing models in the computer vision field which will detect faces in the photographs and decide if two faces belong to the same person. Lastly, the results obtained with the chosen models will be shown: they are capable of detecting 80% of total faces in the images and they are capable of deciding whether two faces belong to the same person with more than 90% accuracy.

More information

Item ID: 68283
DC Identifier: https://oa.upm.es/68283/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68283
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 25 Aug 2021 15:51
Last Modified: 23 May 2022 16:44
  • Logo InvestigaM (UPM)
  • Logo GEOUP4
  • Logo Open Access
  • Open Access
  • Logo Sherpa/Romeo
    Check whether the anglo-saxon journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo Dulcinea
    Check whether the spanish journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo de Recolecta
  • Logo del Observatorio I+D+i UPM
  • Logo de OpenCourseWare UPM