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dc.rights.licenseLicencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR)spa
dc.contributorIerache, Jorge Salvadorspa
dc.contributorIgarza, Aldo Santiagospa
dc.creatorIerache, Jorge Salvadorspa
dc.creatorIgarza, Aldo Santiagospa
dc.creatorMangiarua, Nahuel Adielspa
dc.creatorBecerra, Martín Ezequielspa
dc.creatorSanz, Diego Rubénspa
dc.creatorMaurice, Hernánspa
dc.date2021spa
dc.date.accessioned2024-06-25T22:16:51Z-
dc.date.available2024-06-25T22:16:51Z-
dc.identifierhttps://ror.org/01bmj8t37spa
dc.identifier.citationIerache, 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/123456789/1994spa
dc.identifier.urihttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1994spa
dc.descriptionEl 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.spa
dc.descriptionFil: Ierache, Jorge Salvador. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Igarza, Aldo Santiago. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Mangiarua, Nahuel Adiel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Becerra, Martín Ezequiel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Sanz, Diego Rubén. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.extent78 p.spa
dc.languagespaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicasspa
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/SPU/PROINCE/C-231/AR.Buenos Aires.San Justo/Comandos de voz y reconocimiento facial para aplicaciones de realidad aumentadaspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/spa
dc.subjectANALISIS DE DATOSspa
dc.subjectBIOSEGURIDADspa
dc.subjectDESARROLLO CIENTIFICO Y TRANSFERENCIA DE TECNOLOGIAspa
dc.subjectINNOVACIONES TECNOLOGICASspa
dc.subjectAPLICACIONES DE COMPUTADORASspa
dc.titleComandos de voz y reconocimiento facial para aplicaciones de realidad aumentadaspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportspa
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/informe técnicospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
Collection(s) :Investigaciones

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