Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial
"En el presente trabajo se propone una nueva metodología de generación de ejemplos adversarios, datos manipulados para confundir algoritmos de clasificación. El objetivo en este caso es vulnerar sistemas de reconocimiento facial con una estrategia que se basa en el uso de autoencoders, un tipo...
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2022
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I32-R138-123456789-38032022-12-07T14:29:58Z Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial Fuster, Marina Vidaurreta, Ignacio Matías Pierri, Alan APRENDIZAJE AUTOMATICO RECONOCIMIENTO FACIAL SEGURIDAD INFORMATICA "En el presente trabajo se propone una nueva metodología de generación de ejemplos adversarios, datos manipulados para confundir algoritmos de clasificación. El objetivo en este caso es vulnerar sistemas de reconocimiento facial con una estrategia que se basa en el uso de autoencoders, un tipo de redes neuronales, y análisis de componentes principales." Proyecto final Ingeniería Informática (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2021 2022-04-19T19:25:17Z 2022-04-19T19:25:17Z 2021-10-11 Proyecto final de Grado http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3803 es application/pdf |
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"En el presente trabajo se propone una nueva metodología de generación de ejemplos adversarios, datos manipulados para confundir algoritmos de clasificación. El objetivo en este caso es vulnerar sistemas de reconocimiento facial con una estrategia que se basa en el uso de autoencoders, un tipo de redes neuronales, y análisis de componentes principales." |
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