Dataset and experimental protocol for face re-identification with low resolution images
| dc.contributor.advisor | Mery Quiroz, Domingo | |
| dc.contributor.author | Prieto Hurtado, Loreto | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date.accessioned | 2021-04-01T11:39:29Z | |
| dc.date.available | 2021-04-01T11:39:29Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2020 | |
| dc.description.abstract | Un protocolo experimental consiste en pautas acordadas para un tipo de experimento. En la investigación, los protocolos a menudo se descuidan y los investigadores que utilizan trabajos anteriores en sus propios proyectos tienen que dedicar una cantidad significativa de tiempo a replicar métodos descritos de manera inadecuada. Por otro lado, la investigación en re-identificación de rostros de baja resolución ha ido aumentando en los últimos años. La re-identificación de rostro de baja resolución se refiere al problema de identificar si el rostro de una misma persona aparece en dos imágenes, una de baja resolución (BR) y otra de alta resolución (AR). El trabajo previo en re-identificación de rostros de baja resolución se puede dividir en tres categorías: 1) mapeo de AR, 2)métodos que emplean características robustas de BR y AR, 3) métodos que aprenden una representación espacial unificada. En este trabajo, estamos proponiendo la definición de un protocolo para experimentos de mapeo de AR de re-identificación facial y un protocolo de base de datos para todos los métodos de re-identificación facial de baja resolución. El protocolo de la base datos se ha utilizado como una guía para crear un conjunto de pares de entrenamiento y prueba para la re-identificación de rostro utilizando la base de datos VGG Face 2. Además, se ha elaborado un algoritmo de referencia con otros 12 experimentos para validar el protocolo experimental. Se obtuvo un d0 = 1:236 y AUC = 0:81 para un conjunto de tamaño de 14x14 píxeles, d0 = 1:421 y AUC = 0:84 para un conjunto de tamaño de 28x28 píxeles y d0 = 1:547 y AUC = 0; 87 para un conjunto de tamaño de 56x56 píxeles. Nuestro objetivo es que los investigadores en el campo utilice este trabajo como un conjunto de pautas para construir su propio trabajo de manera comparable y replicable. | |
| dc.format.extent | xiv, 48 páginas | |
| dc.identifier.doi | 10.7764/tesisUC/ING/57234 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/57234 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/57234 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject.ddc | 006.2483995 | |
| dc.subject.dewey | Ciencias de la computación | es_ES |
| dc.subject.other | Reconocimiento facial (Ciencia de la computación) | es_ES |
| dc.title | Dataset and experimental protocol for face re-identification with low resolution images | es_ES |
| dc.type | tesis de maestría | |
| sipa.codpersvinculados | 102382 |