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Gutierrez Caceres, Juan Carlos
Cardenas Talavera, Rolando Jesus
2019-11-15T18:13:41Z
2019-11-15T18:13:41Z
2019
http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/9843
La detección de rostros es una de las tareas esenciales ampliamente estudiadas en el campo de Visión Computacional. Varios autores han desarrollado diferentes técnicas para mejorar la detección de rostros en imágenes, pero estos trabajos están limitados a la hora de aplicarlos en videos y mas aun si estos presentan baja resolución. En esta investigación, se propone un nuevo modelo para la detección de rostros en videos de baja resolución basado en la morfología de la parte superior de las personas y utilizando las técnicas de Aprendizaje profundo (Redes convolucionales). Nuestros resultados muestran un promedio del 30% de precisión sobre la base de datos de Caviar y un 32% de precisión en la base de datos UCSP. Comparado con otras técnicas, nuestros resultados son mejores ya que trabajos anteriores solo alcanzan un 1% de precisión en estos escenarios. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSA (es_PE)
Aprendizaje profundo (es_PE)
detección de rostros (es_PE)
baja resolución (es_PE)
videos (es_PE)
Small face detection using deep learning on surveillance videos (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios (es_PE)
Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Título Profesional (es_PE)
Ingeniero de Sistemas (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
30677357
https://orcid.org/0000-0001-6379-8695 (es_PE)
612076 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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