Clasificación de género con análisis racial en imágenes de espectro visual mediante técnicas de Deep Learning

dc.contributor.advisorTapia Farías, Juan Eduardo
dc.contributor.authorMolina Garrido, David Andrés
dc.contributor.editorFacultad de Ingeniería
dc.date.accessioned2021-03-05T16:53:02Z
dc.date.available2021-03-05T16:53:02Z
dc.date.issued2019
dc.descriptionTesis (Ingeniero Civil Informático)es
dc.description.abstractEstudios recientes demuestran que los algoritmos de deep learning logran notables desempeños en tareas de reconocimiento facial y clasificación de género. Sin embargo, algunos afirman la existencia de sesgo de raza y género en esta tecnología para las tareas mencionadas. Se han establecido diversas conjeturas controversiales respecto a esta tecnología y movimientos que señalan no deben ser aplicadas en algunas áreas. Es así, como establecen en alto el riesgo de utilizar esta tecnología debido al sesgo inherente que ésta podría tener. El presente trabajo establece un enfoque automático en la obtención y categorización del color de piel facial a través de un algoritmo de segmentación y extracción del color facial predominante por medio de clústers, diferenciándose así del utilizado en la mayoría de los estudios, el cual es manual y conlleva un alto grado de subjetividad, dependiendo así del criterio o punto de vista del observador en base a alguna escala de comparación. Por otro lado, se elabora una base de datos distribuida equitativamente en género, la cual proporciona diferenciación fenotípica y geográfica. Estos enfoques buscan a través de un clasificador de género utilizando técnicas de deep learning corroborar o refutar los sesgos afirmados por distintos estudios.es
dc.identifier.urihttp://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/18084
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad Andrés Belloes
dc.subjectReconocimiento Facial (Ciencia de la Computación)es
dc.subjectGéneroes
dc.subjectProcesamiento de Datoses
dc.subjectAprendizaje de Máquinaes
dc.titleClasificación de género con análisis racial en imágenes de espectro visual mediante técnicas de Deep Learninges
dc.typeTesises
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