Reconocimiento de personas usando imágenes de orejas capturadas en ambientes no controlados
| dc.contributor.advisor | Montesinos Murillo, Ángel Felipe | |
| dc.contributor.author | Ramos Cooper, Solange Griselly | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-20T17:14:19Z | |
| dc.date.available | 2023-01-20T17:14:19Z | |
| dc.date.issued | 2022-12-19 | |
| dc.description.abstract | Las imágenes de orejas como identificadores biométricos son una fuente altamente confiable y estable para el reconocimiento de personas. La oreja humana no sufre cambios drásticos al largo de los años de vida de una persona, no son afectadas por las expresiones faciales o rasgos de envejecimiento y son menos propensas a sufrir daños que alteren su estructura natural. Estas características hacen de las orejas un rasgo biométrico que podría ser usado tanto como los rostros y las huellas dactilares o como un complemento a estos. En este trabajo se han investigado y analizado diferentes métodos para emplear técnicas de aprendizaje profundo a las tareas involucradas en el reconocimiento de personas usando imágenes de orejas. Las cuales incluyen la detección, la segmentación, y el reconocimiento propiamente dicho. El uso de técnicas de aprendizaje profundo surge de la necesidad de ejecutar el proceso de reconocimiento en ambientes de alta variabilidad y sin un control específico, tales como las situaciones que se dan en interiores y exteriores de centros comerciales, instituciones públicas, privadas, o simplemente en las calles. Este tipo de reconocimiento son usados por sistemas de seguridad o video vigilancia | es_ES |
| dc.description.uri | Tesis | es_ES |
| dc.format | application/pdf | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/12311 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Católica de Santa María | es_ES |
| dc.publisher.country | PE | es_ES |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_ES |
| dc.source | Universidad Católica de Santa María | es_ES |
| dc.source | Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM | es_ES |
| dc.subject | Orejas | es_ES |
| dc.subject | Biometría de la oreja | es_ES |
| dc.subject | Reconocimiento de personas | es_ES |
| dc.subject | Reconocimiento de orejas | es_ES |
| dc.subject | Aprendizaje profundo | es_ES |
| dc.subject | Redes neuronales convolucionales | es_ES |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_ES |
| dc.title | Reconocimiento de personas usando imágenes de orejas capturadas en ambientes no controlados | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
| renati.advisor.dni | 29413196 | |
| renati.advisor.orcid | 0000-0003-2116-1535 | es_ES |
| renati.author.dni | 47198912 | |
| renati.discipline | 612076 | es_ES |
| renati.juror | Calderon Ruiz, Guillermo Enrique | es_ES |
| renati.juror | Sulla Torres, Jose Alfredo | es_ES |
| renati.juror | Rosas Paredes, Karina | es_ES |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_ES |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_ES |
| thesis.degree.grantor | Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales | es_ES |
| thesis.degree.level | Título Profesional | es_ES |
| thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas con Especialidad en Sistemas de Información | es_ES |