Identificación de tatuajes mediante IA
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/384483
Correu electrònic de l'autorsalva.gazquez.lopezgmail.com
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2023-01-26
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement 4.0 Internacional
Abstract
En esta memoria se documenta la investigación realizada para encontrar con una posible solución
frente a la necesidad que requiere el cuerpo policía de los Mossos d’Escuadra para encontrar una
herramienta adecuada de búsqueda de tatuajes dentro de la reseña fotográfica policial para ayudar en
las tareas de investigación policial.
La idea es estudiar diferentes tipos de redes neuronales ya existentes, para ello se realiza una
descripción desde el perceptrón hasta redes neuronales convolucionales especializadas en el
procesamiento de imágenes para que se pueda entender con mayor claridad este trabajo final de
grado.
Se han estudiado tres redes de arquitectura diferente pero especializadas en comparar imágenes y
devolver un resultado en función de su similitud. La primera red llamada red neuronal siamesa a
diferencia de las dos restantes, ha sido entrenada desde cero, sin embargo, el resto, la red neuronal
EfficientNet y Deep Local Feature son redes que ya han sido entrenadas por los autores de estas mismas
con imágenes de plataformas como ImageNet o repositorios de imágenes con características etiquetas
de la empresa Google.
En cada una de las redes se han realizado experimentos para comprobar la efectividad frente al
problema dado y determinar cuál es idónea en función de estas pruebas.
MatèriesTattooing, Neural networks (Computer science), Artificial intelligence, Tatuatges, Xarxes neuronals (Informàtica), Intel·ligència artificial
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA ELECTRÒNICA INDUSTRIAL I AUTOMÀTICA (Pla 2009)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
TFG_SalvadorGazquez.pdf | 6,100Mb | Visualitza/Obre |