Codificación y reconstrucción de rostros con redes adversarias generativas

Se ha observado que en una arquitectura GAN en general es difícil obtener una función inversa del generador (G), es decir, una función tal que dada una imagen se obtenga el vector Z que le permita al generador reconstruir tal imagen. El objetivo de esta tesina es estudiar este procedimiento de inve...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Zanetti, Álvaro
Otros Autores: Uzal, Lucas
Formato: bachelorThesis Tésis de Grado
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario 2022
Materias:
Inteligencia artificial
Aprendizaje automatizado
Aprendizaje profundo
Red generativa antagónica
Generative Adversarial Networks
Red neuronal convolucional
Convolutional Neural Network
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/23930
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Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario
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Codificación y reconstrucción de rostros con redes adversarias generativas
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description Se ha observado que en una arquitectura GAN en general es difícil obtener una función inversa del generador (G), es decir, una función tal que dada una imagen se obtenga el vector Z que le permita al generador reconstruir tal imagen. El objetivo de esta tesina es estudiar este procedimiento de inversión considerando un dataset de rostros conformado por una única identidad, entendiendo que esta restricción simplificaría dicho proceso. Además, se desea comparar los resultados obtenidos con otros datasets de identidades diversas y mayor complejidad. Se desea investigar si esta simplificación del dataset permite lograr mejores reconstrucciones con el procedimiento anteriormente descripto. Por otro lado, e independientemente de lo anterior, el entrenamiento adversario de un generador que permita obtener imágenes de una determinada identidad abre la posibilidad de diversas aplicaciones como la generación y animación de rostros sintéticos de una determinada persona, representación visual de chatbots, y en términos de seguridad informática, suplantación de identidad en sistemas de validación por reconocimiento facial en video. Por lo tanto, un objetivo secundario, es evaluar el potencial de estas técnicas para las mencionadas aplicaciones.
author2 Uzal, Lucas
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