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Generación de input sintético para el entrenamiento de los algoritmos de la inteligencia artificial para detección de landmarks, comparación biométrica y anti-spooting

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dc.contributor.advisorTFEArnedo Gil, Israel
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.affiliationIndustria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.contributor.authorResano Mayor, Cristina
dc.date.accessioned2022-07-28T11:29:28Z
dc.date.issued2022
dc.date.updated2022-07-15T12:15:26Z
dc.description.abstractEn este Trabajo Fin de Grado se exploran las tecnologías para la generación de datos sintéticos con el fin de poder resolver las limitaciones a la hora de obtener input para la implementación de los algoritmos de biometría facial; i.e. imágenes de caras. Para ello, se estudiarán dos tecnologías con las que es posible generar input sintético: Redes Generativas Adversarias Renderizado 3D. Una vez generadas estas muestras, se analizará su uso en la implementación de algoritmos de aprendizaje automático (ML o Machine Learning) en tres de los principales escenarios en los que trabaja la empresas Veridas: Detección de landmarks Comparación biométrica Anti-spoofing (o Antifraude) En este último caso, debido a que el campo de investigación de técnicas de anti-spoofing es muy amplio, ya que abarca ataques de presentación (i.e. foto impresa, foto a pantalla, máscaras 3D, etc.) y ataques de inyección (i.e. inyección de señal de vídeo, imagen o audio), y debido asimismo a las limitaciones de recursos y plazo de ejecución de este Trabajo de Fin de Grado, los esfuerzos de anti-spoofing se centrarán en la Detección de Deepfakes.es_ES
dc.description.abstractIn this project are explored the different technologies for the generation of synthetic data. The purpose of it is to solve the limitations of the input in the training of face biometric detection algorithms. Because of that, it is going to study two technologies that applies the generation of synthetic input: Generative Adversarial Networks. Rendering 3D. When the synthetic samples are generated, it is going to analyze their use on the implementation of machine learning algorithms in three of the main cases in which Veridas works to: Landmarks detection. Biometric recognition. Anti-spoofing. In the last case, because of the huge research field of anti-spoofing techniques ( presentation attacks, injection attacks, etc) and the limitation of resources and time of this project, the development of anti-spoofing technology is going to be focus on deepfakes detection.en
dc.description.degreeGraduado o Graduada en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeTelekomunikazio Teknologien Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.embargo.lift2027-07-01
dc.embargo.terms2027-07-01
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.urihttps://academica-e.unavarra.es/handle/2454/43612
dc.language.isospaen
dc.rights.accessRightsAcceso embargado 5 años / 5 urteko bahituraes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen
dc.subjectDato sintéticoes_ES
dc.subjectInput sintéticoes_ES
dc.subjectGANses_ES
dc.subjectRenderizado 3Des_ES
dc.subjectStyleganes_ES
dc.subjectDeep learninges_ES
dc.subjectMachine learninges_ES
dc.subjectLandmarkses_ES
dc.subjectComparación biométricaes_ES
dc.subjectAnti-spoofinges_ES
dc.subjectBonafindees_ES
dc.subjectDeepfakees_ES
dc.subjectMetahuman Creatores_ES
dc.subjectSynthetic dataen
dc.subjectSynthetic inputen
dc.subjectGANsen
dc.subjectRendering 3Den
dc.subjectStyleganen
dc.subjectDeep learningen
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectLandmarksen
dc.subjectBiometric recognitionen
dc.subjectAnti-spoofingen
dc.subjectBonafideen
dc.subjectDeepfakeen
dc.subjectMetahuman Creatoren
dc.titleGeneración de input sintético para el entrenamiento de los algoritmos de la inteligencia artificial para detección de landmarks, comparación biométrica y anti-spootinges_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dspace.entity.typePublication

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