Análisis e implementación de una CNN basada en la arquitectura VGG16 para el reconocimiento del iris
Los sistemas de reconocimiento biométrico (SRB) permiten identificar de forma única a las personas a través de sus características fisiológicas o de comportamiento. Las tecnologías biométricas se están convirtiendo, por lo tanto, en la base de una amplia gama de sistemas de identificación y verifica...
Autores principales: | , |
---|---|
Formato: | Objeto de conferencia |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2023
|
Materias: | |
Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163245 |
Aporte de: |
id |
I19-R120-10915-163245 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
I19-R120-10915-1632452024-02-28T20:02:27Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163245 Análisis e implementación de una CNN basada en la arquitectura VGG16 para el reconocimiento del iris Inda, Kevin Marcelo Alvez, Carlos Eduardo 2023-04 2023 2024-02-28T17:38:08Z es Ciencias Informáticas Sistemas de reconocimiento biométrico Redes neuronales convolucionales Reconocimiento del iris Los sistemas de reconocimiento biométrico (SRB) permiten identificar de forma única a las personas a través de sus características fisiológicas o de comportamiento. Las tecnologías biométricas se están convirtiendo, por lo tanto, en la base de una amplia gama de sistemas de identificación y verificación. La utilización de las técnicas de Deep Learning (DL) en los SRB suponen un paso enorme en la evolución tecnológica. Uno de los rasgos biométricos más interesantes que poseen los seres humanos es el iris, el mismo posee ciertas características que resultan adecuadas para la implementación de SRB. El objetivo de esta investigación es analizar diferentes mecanismos de DL y redes neuronales Convolucionales (CNN) aplicados en los SRB mediante iris, los cuales han logrado resultados exitosos en los últimos años. Además de establecer parámetros y mecanismos que permitan desarrollar una arquitectura de red neuronal para la identificación del iris que no pierda la efectividad y eficiencia. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf |
institution |
Universidad Nacional de La Plata |
institution_str |
I-19 |
repository_str |
R-120 |
collection |
SEDICI (UNLP) |
language |
Español |
topic |
Ciencias Informáticas Sistemas de reconocimiento biométrico Redes neuronales convolucionales Reconocimiento del iris |
spellingShingle |
Ciencias Informáticas Sistemas de reconocimiento biométrico Redes neuronales convolucionales Reconocimiento del iris Inda, Kevin Marcelo Alvez, Carlos Eduardo Análisis e implementación de una CNN basada en la arquitectura VGG16 para el reconocimiento del iris |
topic_facet |
Ciencias Informáticas Sistemas de reconocimiento biométrico Redes neuronales convolucionales Reconocimiento del iris |
description |
Los sistemas de reconocimiento biométrico (SRB) permiten identificar de forma única a las personas a través de sus características fisiológicas o de comportamiento. Las tecnologías biométricas se están convirtiendo, por lo tanto, en la base de una amplia gama de sistemas de identificación y verificación. La utilización de las técnicas de Deep Learning (DL) en los SRB suponen un paso enorme en la evolución tecnológica. Uno de los rasgos biométricos más interesantes que poseen los seres humanos es el iris, el mismo posee ciertas características que resultan adecuadas para la implementación de SRB.
El objetivo de esta investigación es analizar diferentes mecanismos de DL y redes neuronales Convolucionales (CNN) aplicados en los SRB mediante iris, los cuales han logrado resultados exitosos en los últimos años. Además de establecer parámetros y mecanismos que permitan desarrollar una arquitectura de red neuronal para la identificación del iris que no pierda la efectividad y eficiencia. |
format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
author |
Inda, Kevin Marcelo Alvez, Carlos Eduardo |
author_facet |
Inda, Kevin Marcelo Alvez, Carlos Eduardo |
author_sort |
Inda, Kevin Marcelo |
title |
Análisis e implementación de una CNN basada en la arquitectura VGG16 para el reconocimiento del iris |
title_short |
Análisis e implementación de una CNN basada en la arquitectura VGG16 para el reconocimiento del iris |
title_full |
Análisis e implementación de una CNN basada en la arquitectura VGG16 para el reconocimiento del iris |
title_fullStr |
Análisis e implementación de una CNN basada en la arquitectura VGG16 para el reconocimiento del iris |
title_full_unstemmed |
Análisis e implementación de una CNN basada en la arquitectura VGG16 para el reconocimiento del iris |
title_sort |
análisis e implementación de una cnn basada en la arquitectura vgg16 para el reconocimiento del iris |
publishDate |
2023 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163245 |
work_keys_str_mv |
AT indakevinmarcelo analisiseimplementaciondeunacnnbasadaenlaarquitecturavgg16paraelreconocimientodeliris AT alvezcarloseduardo analisiseimplementaciondeunacnnbasadaenlaarquitecturavgg16paraelreconocimientodeliris |
_version_ |
1807222546133680128 |