Análisis semántico en rostros utilizando redes neuronales profundas
En este trabajo se aborda el problema de reconocimiento y clasificación de Expresiones Faciales a partir de video. Actualmente existen excelentes resultados enfocados en entornos controlados, donde se encuentran expresiones faciales artificiales. En cambio, queda mucho por mejorar cuando se trata de...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/65945 http://www.clei2017-46jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Mem/ASAI/asai-09.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | En este trabajo se aborda el problema de reconocimiento y clasificación de Expresiones Faciales a partir de video. Actualmente existen excelentes resultados enfocados en entornos controlados, donde se encuentran expresiones faciales artificiales. En cambio, queda mucho por mejorar cuando se trata de entornos no controlados, en los cuales las variaciones de iluminación, ángulo a la cámara, encuadre del rostro, hacen que la poca cantidad de datos etiquetados disponibles sea un impedimento a la hora de entrenar modelos de aprendizaje automatizado.
Para atacar esta dificultad se utilizó de forma innovadora la técnica Generative Adversarial Networks, que permite utilizar un gran cúmulo de imágenes no etiquetadas con un estilo de entrenamiento semi supervisado. |
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