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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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Fuster, Marina, Vidaurreta, Ignacio Matías
Otros Autores: Pierri, Alan
Formato: Proyecto final de Grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
APRENDIZAJE AUTOMATICO
RECONOCIMIENTO FACIAL
SEGURIDAD INFORMATICA
Acceso en línea:http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3803
Aporte de:
Repositorio Institucional Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) de Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
Descripción
Sumario:"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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