Reconocimiento de parentescos de consanguinidad de primer grado a través del análisis automático de fotos

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La identificación automática mediante fotos de parentescos de consanguinidad de primer grado tiene como objetivo poder determinar computacionalmente cuando dos personas son parientes directos y cuando no. La intención de hacerlo así es aprovechar el poder de cómputo para analizar millones de fotos e...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Ortiz de Zarate, Juan Manuel
Otros Autores:	Fernández Slezak, Diego
Formato:	Tesis de grado publishedVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2017
Materias:	MACHINE LEARNING KINSHIP VERIFICATION SIBLINGS PCA BOOSTED CASCADE K-NEAREST-NEIGHBORS
Acceso en línea:	https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000467_OrtizdeZarate https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000467_OrtizdeZarate_oai
Aporte de:	Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires

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spelling	I28-R145-seminario_nCOM000467_OrtizdeZarate_oai2024-12-17 Fernández Slezak, Diego Romano, Sergio Gastón Ortiz de Zarate, Juan Manuel 2017-03-14 La identificación automática mediante fotos de parentescos de consanguinidad de primer grado tiene como objetivo poder determinar computacionalmente cuando dos personas son parientes directos y cuando no. La intención de hacerlo así es aprovechar el poder de cómputo para analizar millones de fotos entre sí en un corto plazo y poder determinar, con una alta probabilidad, esta relación. Esta masividad de procesamiento que nos proporcion adicha técnica puede ser utilizada para el hallazgo de personas desparecidas o hijos de desaparecidos, teniendo en cuenta lo sucedido en nuestro país entre los años 1976 y 1983 bajo la última dictadura cívico-militar. En este trabajo logramos porcentajes de aciertos muy buenos, a la hora de determinar estos parentescos, en distintas bases de imágenes con diferentes normalizaciones. A través Boosted Cascade pudimos extraer de forma automática los rasgos faciales, para después mediante algoritmos de machine learning lograr una tasa de aciertos por encima del 90 % en el mejor de los casos. En muchos otros por encima de la capacidad de detección humana de estas relaciones (67.19 %). Además comprobamos que se generan mejores modelos utilizando imágenes de la madre en vez del padre e incluso utilizando ambos a la vez. También corroboramos que aplicarle PCA a la matriz de relaciones, previo a ejecutar el algoritmo de machine learning, mejora la homogeneización del funcionamiento de los clasificadores a través de las distintas bases de imágenes. Fil: Ortiz de Zarate, Juan Manuel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. application/pdf https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000467_OrtizdeZarate spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar MACHINE LEARNING KINSHIP VERIFICATION SIBLINGS PCA BOOSTED CASCADE K-NEAREST-NEIGHBORS Reconocimiento de parentescos de consanguinidad de primer grado a través del análisis automático de fotos info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000467_OrtizdeZarate_oai
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