{"id":3704,"date":"2022-01-21T11:24:19","date_gmt":"2022-01-21T10:24:19","guid":{"rendered":"https:\/\/ssr.upm.es\/?p=3704"},"modified":"2025-07-09T16:11:59","modified_gmt":"2025-07-09T14:11:59","slug":"reconocimiento-automatico-personas-imagenes-mediante-redes-neuronales-vision-transformers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ssr.upm.es\/en\/2022\/01\/21\/reconocimiento-automatico-personas-imagenes-mediante-redes-neuronales-vision-transformers\/","title":{"rendered":"Reconocimiento autom\u00e1tico de personas en im\u00e1genes mediante el empleo de redes neuronales Vision Transformers."},"content":{"rendered":"<div class=\"vc_row wpb_row vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-12\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element \" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<div align=\"right\">Responsable: <strong>Carlos Cuevas Rodr\u00edguez <\/strong>[&#99;&#x61;&#x72;&#108;&#x6f;&#x73;&#46;&#x63;&#x75;&#101;&#x76;&#x61;&#115;&#x40;&#x75;&#112;&#x6d;&#x2e;&#101;&#x73;]<\/div>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"vc_row wpb_row vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-12\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element \" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<div id=\"lipsum\">\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El reconocimiento autom\u00e1tico de personas mediante im\u00e1genes faciales es una tarea a\u00fan en v\u00edas de desarrollo. Mientras que esta tarea est\u00e1 ampliamente resuelta para im\u00e1genes faciales de alta calidad obtenidas a una corta distancia, el reconocimiento en im\u00e1genes faciales obtenidas a mayores distancias o en las que la calidad de la imagen no es buena es un tema sobre el que a\u00fan quedan grandes avances por hacer. Este Trabajo de Fin de M\u00e1ster (TFM) aborda el problema del reconocimiento autom\u00e1tico de personas mediante im\u00e1genes faciales cuando estas im\u00e1genes est\u00e1n tomadas a distancias considerables o sufren de condiciones adversas (resoluci\u00f3n, ruido, iluminaci\u00f3n, etc.). El desarrollo de este trabajo consistir\u00e1 en un estudio y an\u00e1lisis inicial del estado del arte en cuanto al reconocimiento gen\u00e9rico de objetos y, m\u00e1s espec\u00edficamente, al reconocimiento de caras de personas. El grueso del trabajo consistir\u00e1 en la realizaci\u00f3n de m\u00faltiples pruebas usando unas redes neuronales conocidas como Vision Transformers (creadas recientemente por Google) para llevar a cabo el reconocimiento de sujetos mediante im\u00e1genes faciales. Para dicha tarea, se contar\u00e1 con una base de datos de im\u00e1genes de potenciales sospechosos que trataran de encontrarse en secuencias de v\u00eddeo grabadas en entornos controlados (e.g., iluminaci\u00f3n, etc.) y no controlados. Buscamos alumnos con experiencia en Python, Computer Vision y Deep Learning (Keras, Tensorflow, Pytorch, \u2026).<\/p>\n<\/div>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Responsable: Carlos Cuevas Rodr\u00edguez [&#x63;&#x61;&#x72;&#x6c;&#x6f;&#x73;&#x2e;&#99;&#117;&#101;&#118;&#97;s&#64;up&#x6d;&#x2e;&#x65;&#x73;] &nbsp; El reconocimiento autom\u00e1tico de personas mediante im\u00e1genes faciales es una tarea a\u00fan en v\u00edas de desarrollo. 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