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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

En 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.

In 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.