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...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163245 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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