Redes generativas adversarias (GAN) para la creación de imágenes con transformaciones en atributos faciales basadas en la edad de mujeres mexicanas desaparecidas.
Fecha
2024-05-24
Autores
Cazares Salais, Blanca Elena
Título de la revista
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Editor
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Resumen
Descripción
Dada la problemática de violencia contra la mujer en México, visto desde el enfoque de desaparición de personas, se plantea el presente proyecto. Las fotografías son consideradas elementos esenciales que identifican a las personas en una variedad de procesos oficiales. Con el objetivo de aumentar la cantidad de elementos en conjuntos de imágenes correspondientes a mujeres desaparecidas en México, se pretende aplicar un modelo de redes generativas antagónicas para producir progresión de la edad en rostros. Lo anterior será implementado utilizando la metodología de reciente propuesta CRISP-ML(Q), especializada en el desarrollo de proyectos de aprendizaje automático. Para su ejecución, se encuentran algunas limitaciones para la obtención de imágenes reales debido a acuerdos de confidencialidad entre agentes de seguridad pública y víctimas, por lo que se planea utilizar conjuntos de imágenes públicos para el entrenamiento de las redes. De igual manera, el tiempo con el que se cuenta para la investigación puede ser visto como una limitante importante, debido a pruebas, entrenamientos y despliegue de resultados. A su vez, se ve delimitado por la capacidad de cómputo, dado a los requerimientos computacionales que requieren este tipo de modelos. También es relevante mencionar el valor que conlleva la investigación del presente trabajo: el estudio y aplicación de un modelo de aprendizaje profundo de reciente invención y poco analizado en el país. Además, probar su desempeño con la modificación de diversos parámetros y formato de imágenes.
Palabras clave
Desaparición de personas; Aprendizaje profundo; Aumento de datos; Redes generativas adversarias.