Ítem


Desenvolupament d’un sistema de reconeixement facial a partir d’un conjunt reduït d’imatges

En plena era de la informació on el big data és mostra en un ascens imparable, l’avenç tecnològic s’ha vist incrementat en potència de càlcul per processar la gran quantitat de dades existent. Aquesta nova era tecnològica ha comportat que mètodes abans obsolets per falta de capacitat de còmput hagin guanyat actualitat en recerca i desenvolupament. En conseqüència la tecnologia està cada cop més present al nostre dia a dia. Usuaris i institucions generen un gran nombre de dades sotmeses cada cop a més amenaces. Una de les solucions per protegir les dades són els sistemes de control d’accés. Els sistemes de control d’accés en conjunt amb la biometria permeten crear sistemes de reconeixement dactilar, reconeixement de veu o reconeixement facial amb els quals protegir espais i dades. Aquest projecte se centra en crear un sistema de control d’accés biomètric via reconeixement facial a partir de tècniques d’aprenentatge profund on les dades en forma de big data s’utilitzen per crear algoritmes capaços d’aprendre i predir noves dades mai vistes pel sistema. Els esforços se centren en l’aprenentatge de les tècniques existents, la selecció d’una arquitectura d’aprenentatge profund òptima, la parametrització i entrenament del mateix model i l’ús adequat d’aquest model per resoldre el problema del reconeixement facial a partir d’un conjunt d’imatges reduït com podria ser pel cas d’accés a empresa

In the midst of the information age where big data is shown in an unstoppable ascent, progress technology has been increased in computing power to process the large amount of existing data. This new technological era has brought with it methods that were previously obsolete due to lack of computing capacity have gained relevance in research and development. Consequently, technology is increasingly present in our everyday life. Users and institutions generate a large amount of data subject to more and more threats. one of the solutions to protect data are access control systems. Access control systems together with biometrics allow to create systems of fingerprint recognition, voice recognition or facial recognition with which protect spaces and data. This project focuses on creating a biometric access control system via facial recognition based on deep learning techniques where the data in the form of big data are used to create algorithms capable of learning and predicting ever new data seen by the system. Efforts are focused on learning existing techniques, selecting one optimal deep learning architecture, its parameterization and training model and the appropriate use of this model to solve the problem of facial recognition a from a reduced set of images as it could be for the case of access to a company

Director: Garcia Campos, Rafael
Altres contribucions: Universitat de Girona. Escola Politècnica Superior
Autor: Felip Ribas, Sergi
Data: 1 juny 2022
Resum: En plena era de la informació on el big data és mostra en un ascens imparable, l’avenç tecnològic s’ha vist incrementat en potència de càlcul per processar la gran quantitat de dades existent. Aquesta nova era tecnològica ha comportat que mètodes abans obsolets per falta de capacitat de còmput hagin guanyat actualitat en recerca i desenvolupament. En conseqüència la tecnologia està cada cop més present al nostre dia a dia. Usuaris i institucions generen un gran nombre de dades sotmeses cada cop a més amenaces. Una de les solucions per protegir les dades són els sistemes de control d’accés. Els sistemes de control d’accés en conjunt amb la biometria permeten crear sistemes de reconeixement dactilar, reconeixement de veu o reconeixement facial amb els quals protegir espais i dades. Aquest projecte se centra en crear un sistema de control d’accés biomètric via reconeixement facial a partir de tècniques d’aprenentatge profund on les dades en forma de big data s’utilitzen per crear algoritmes capaços d’aprendre i predir noves dades mai vistes pel sistema. Els esforços se centren en l’aprenentatge de les tècniques existents, la selecció d’una arquitectura d’aprenentatge profund òptima, la parametrització i entrenament del mateix model i l’ús adequat d’aquest model per resoldre el problema del reconeixement facial a partir d’un conjunt d’imatges reduït com podria ser pel cas d’accés a empresa
In the midst of the information age where big data is shown in an unstoppable ascent, progress technology has been increased in computing power to process the large amount of existing data. This new technological era has brought with it methods that were previously obsolete due to lack of computing capacity have gained relevance in research and development. Consequently, technology is increasingly present in our everyday life. Users and institutions generate a large amount of data subject to more and more threats. one of the solutions to protect data are access control systems. Access control systems together with biometrics allow to create systems of fingerprint recognition, voice recognition or facial recognition with which protect spaces and data. This project focuses on creating a biometric access control system via facial recognition based on deep learning techniques where the data in the form of big data are used to create algorithms capable of learning and predicting ever new data seen by the system. Efforts are focused on learning existing techniques, selecting one optimal deep learning architecture, its parameterization and training model and the appropriate use of this model to solve the problem of facial recognition a from a reduced set of images as it could be for the case of access to a company
Format: application/pdf
Accés al document: http://hdl.handle.net/10256/22587
Llenguatge: cat
Drets: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
URI Drets: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Matèria: Dades massives
Big Data
Reconeixement facial (Informàtica)
Human face recognition (Computer science)
Títol: Desenvolupament d’un sistema de reconeixement facial a partir d’un conjunt reduït d’imatges
Tipus: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Repositori: DUGiDocs

Matèries

Autors