{"id":2836,"date":"2022-08-14T00:29:13","date_gmt":"2022-08-14T00:29:13","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=2836"},"modified":"2022-08-14T00:29:14","modified_gmt":"2022-08-14T00:29:14","slug":"propuesta-de-un-sistema-no-supervisado-de-reconocimiento-y-clasificacion-de-rostros-con-tecnicas-basadas-en-cbir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=2836","title":{"rendered":"Propuesta de un sistema no supervisado de reconocimiento y clasificaci\u00f3n de rostros con t\u00e9cnicas basadas en CBIR"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/wordpress\/wp-content\/uploads\/Propuesta-de-un-sistema-no%E2%80%93supervisado-de-reconocimiento-y-clasificaci%C3%B3n-de-rostros-con-t%C3%A9cnicas-basadas-en-CBIR.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">&nbsp;Descargar versi\u00f3n PDF<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Profesores<\/strong>:&nbsp;<a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/wordpress\/?page_id=198&amp;SingleProduct=200\">Dra. Graciela Rom\u00e1n Alonso<\/a>&nbsp;y&nbsp;<a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/wordpress\/?page_id=2594&amp;SingleProduct=211\">Dr.&nbsp;Juan Villegas Cortez (UAM Azcapotzalco)<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Resumen<\/strong>:&nbsp;El reconocimiento de rostros es una tarea importante para muchos prop\u00f3sitos, e.g. sistemas de seguridad, de identificaci\u00f3n de personas, localizaci\u00f3n, etc. Este problema es un caso particular del reconocimiento en im\u00e1genes digitales muy amplio. La consulta de im\u00e1genes mediante im\u00e1genes, tambi\u00e9n llamada \u201cpor contenido\u201d (Content- based Image Retrieval o CBIR) es un sistema de b\u00fasqueda y\/o clasificaci\u00f3n para recuperar im\u00e1genes bas\u00e1ndose en su contenido. En los inicios de los sistemas CBIR se utilizaban metadatos que consisten en palabras o frases cortas que tratan de definir lo que contiene una imagen. En la actualidad, se debe indexar la informaci\u00f3n para poder recuperarla de forma r\u00e1pida y efectiva. Es por eso que los metadatos dejan de tener sentido para colecciones de im\u00e1genes grandes y toman fuerza los sistemas autom\u00e1ticos de indexaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n basados en los datos que contiene la imagen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En esta propuesta se aplicar\u00e1 parte de la metodolog\u00eda de CBIR, que ha demostrado tener excelentes resultados sobre otras metodolog\u00edas similares, en lo concerniente a la extracci\u00f3n de rasgos por texturas, y con modificaciones que incluyan mayores detalles de rasgos geom\u00e9tricos en la imagen para la detecci\u00f3n de rostros.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Objetivo&nbsp;general<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Implementar la t\u00e9cnica CBIR con rasgos descriptores geom\u00e9tricos para la clasificaci\u00f3n y\/o identificaci\u00f3n de rostros.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Objetivos espec\u00edficos<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Realizar pruebas con bases de datos de rostros validadas por la comunidad cient\u00edfica de visi\u00f3n por computadora en condiciones ideales de luminosidad y posici\u00f3n con la t\u00e9cnica CBIR, a fin de validar su robustez ante rostros.<\/li><li>Validar su robustez de la t\u00e9cnica a usar con la base de datos de las im\u00e1genes de rostros, para cantidades de rostros en color.<\/li><li>Comparar el desempe\u00f1o de la t\u00e9cnica a usar con im\u00e1genes de rostros en condiciones no ideales.<\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp;Descargar versi\u00f3n PDF Profesores:&nbsp;Dra. 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