Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1994
metadata.dc.creator: Ierache, Jorge Salvador
Igarza, Aldo Santiago
Mangiarua, Nahuel Adiel
Becerra, Martín Ezequiel
Sanz, Diego Rubén
Maurice, Hernán
Titre: Comandos de voz y reconocimiento facial para aplicaciones de realidad aumentada
metadata.dc.contributor: Ierache, Jorge Salvador
Igarza, Aldo Santiago
Mots-clés: ANALISIS DE DATOS
BIOSEGURIDAD
DESARROLLO CIENTIFICO Y TRANSFERENCIA DE TECNOLOGIA
INNOVACIONES TECNOLOGICAS
APLICACIONES DE COMPUTADORAS
Editeur: Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas
Référence bibliographique: Ierache, J. S., Igarza, A. S., Mangiarua, N. A., Becerra, M. E., Sanz, D. R. y Maurice, H. (2021). Comandos de voz y reconocimiento facial para aplicaciones de realidad aumentada (Informe C-231). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1994
Description: El presente proyecto se enfocó en en el estudio del estado del arte, pruebas y prototipado de uso de bibliotecas de reconocimiento facial. En este orden, se priorizó la búsqueda de aquellos algoritmos o bibliotecas de acceso público cuyas características intrínsecas resultaran idóneas para su aplicación en el contexto de tiempo real de la realidad aumentada. Cabe destacar que la tarea de reconocimiento de rostros humanos puede dividirse en múltiples subtareas: detectar la presencia y posición de un rostro, analizar el rostro y determinar la identidad. En particular, la detección de rostros en tiempo real en un flujo de vídeo resulta posible y aplicable desde hace casi dos décadas. Desde entonces, las técnicas utilizadas han evolucionado, pero manteniendo un fuerte foco en la utilización del aprendizaje de máquina. Aunque se pretende mantener la flexibilidad en la elección del algoritmo de detección de rostros mediante la incorporación de una interfaz abstracta, en particular se considera el detector por red neuronal provisto por la famosa biblioteca OpenCV. El mismo, basado en el framework Caffe otorga un nivel de robustez elevado mientras que su tiempo de ejecución se mantiene entre los límites aceptables para el contexto de la RA.
Fil: Ierache, Jorge Salvador. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Igarza, Aldo Santiago. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Mangiarua, Nahuel Adiel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Becerra, Martín Ezequiel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Sanz, Diego Rubén. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
URI/URL: http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1994
Autre(s) identifiant(s): https://ror.org/01bmj8t37
Collection(s) :Investigaciones

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