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Defensa Remota Tesis Maestría : “A study of deep learning and its applications to face recognition techniques”

Miércoles 2 de diciembre 16:00hs

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa remota de la tesis de maestría de Fernando Suzacq : “A study of deep learning and its applications to face recognition techniques”

Director de Tesis : Matías Di Martino (Universidad de la República & Duke University) y Maurcio Delbracio (Universidad de la República)

Tribunal : Alicia Fernandez (Universidad de la República), Jose Lezama (Universidad de la República), Javier Preciozzi (Universidad de la República), y Pablo Iturralde (UCU)

Podrán asistir como público a la defensa, a través del mismo canal que usará el tesista y el tribunal, a través de Zoom

En esta plataforma no es necesario que se registren, si puede que les pidan para ejecutar algo a partir de vuestro navegador

Identifíquense al ingresar con su nombre y apellido real (no con un alias)

Mantengan su micrófono silenciado y su video apagado

Al finalizar las preguntas del tribunal podrán permanecer en la reunión para aguardar el fallo del tribunal (el tribunal deliberará en otra sala virtual).

https://duke.zoom.us/j/99783959632

Saludos,

Matías Di Martino

Resumen :

La tesis estudia el uso de estero activo para mejorar la identificación de rostros. Se demuestra que mediante la proyección de un patron de alta frecuencia, información 3D puede ser obtenida (salteando el computo explícito de la reconstrucción 3D). En particular, demostramos que redes neuronales pueden aprender a extraer características relevantes e interpretar el patron proyectado. En particular, utilizando redes neuronales profundas, podemos aprender simultáneamente características asociadas a la textura (2D) y a la profundidad (3D), lo que permite utilizar el sistema propuesto de modo “Plug and Play” para mejorar cualquier método existente de reconocimiento facial 2D.