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Ramos, S., (2022). Reconocimiento de personas usando imágenes de orejas capturadas en ambientes no controlados [Tesis, Universidad Católica de Santa María]. https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/12311
Ramos, S., Reconocimiento de personas usando imágenes de orejas capturadas en ambientes no controlados [Tesis]. PE: Universidad Católica de Santa María; 2022. https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/12311
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Full metadata record
Montesinos Murillo, Ángel Felipe
Ramos Cooper, Solange Griselly
2023-01-20T17:14:19Z
2023-01-20T17:14:19Z
2022-12-19
https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/12311
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)
Tesis (es_ES)
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spa (es_ES)
Universidad Católica de Santa María (es_ES)
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Universidad Católica de Santa María (es_ES)
Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM (es_ES)
Orejas (es_ES)
Biometría de la oreja (es_ES)
Reconocimiento de personas (es_ES)
Reconocimiento de orejas (es_ES)
Aprendizaje profundo (es_ES)
Redes neuronales convolucionales (es_ES)
Reconocimiento de personas usando imágenes de orejas capturadas en ambientes no controlados (es_ES)
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Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales (es_ES)
Ingeniería de Sistemas (es_ES)
Título Profesional (es_ES)
Ingeniero de Sistemas con Especialidad en Sistemas de Información (es_ES)
PE (es_ES)
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https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional (es_ES)
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0000-0003-2116-1535 (es_ES)
47198912
612076 (es_ES)
Calderon Ruiz, Guillermo Enrique (es_ES)
Sulla Torres, Jose Alfredo (es_ES)
Rosas Paredes, Karina (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_ES)
Privada asociativa
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