Autenticación Facial Inteligente
- Autores
- Snaider, Javier; Proaño, Proaño Valencia Andrés; López De Luise, María Daniela; Stegmayer Machado, Georgina S.
- Año de publicación
- 2008
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Este documento presenta la línea de investigación AURA, dedicada al desarrollo de un framework de codelets combinándolos con redes neuronales para aplicarlo a la autenticación de rostros. Se propone un modelo donde la red neuronal representa el rostro a validar mediante eigenfaces. El resultado es procesado con un framework que permite darle “fluidez” a la validación detectando variaciones sobre la imagen a validar. Este utiliza codelets y una red de conceptos que, en forma descentralizada, permiten darle “significado” a las imágenes que se le presentan. El framework está planteado en forma genérica para aplicarlo a otros dominios en el futuro.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Intelligent agents
Codelets
neural networks
eigenfaces
autenticación facial
biometría - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20507
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Autenticación Facial InteligenteSnaider, JavierProaño, Proaño Valencia AndrésLópez De Luise, María DanielaStegmayer Machado, Georgina S.Ciencias InformáticasIntelligent agentsCodeletsneural networkseigenfacesautenticación facialbiometríaEste documento presenta la línea de investigación AURA, dedicada al desarrollo de un framework de codelets combinándolos con redes neuronales para aplicarlo a la autenticación de rostros. Se propone un modelo donde la red neuronal representa el rostro a validar mediante eigenfaces. El resultado es procesado con un framework que permite darle “fluidez” a la validación detectando variaciones sobre la imagen a validar. Este utiliza codelets y una red de conceptos que, en forma descentralizada, permiten darle “significado” a las imágenes que se le presentan. El framework está planteado en forma genérica para aplicarlo a otros dominios en el futuro.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2008-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf1-5http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20507spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:16Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20507Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:16.253SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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