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...

Descripción completa

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
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling seminario:seminario_nCOM000467_OrtizdeZarate2025-05-09T18:45:28Z Reconocimiento de parentescos de consanguinidad de primer grado a través del análisis automático de fotos Ortiz de Zarate, Juan Manuel Fernández Slezak, Diego Romano, Sergio Gastón MACHINE LEARNING KINSHIP VERIFICATION SIBLINGS PCA BOOSTED CASCADE K-NEAREST-NEIGHBORS 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. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2017-03-14 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000467_OrtizdeZarate
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