Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial

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Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial

Fuster, Marina et al · RI ITBA · 2022

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Autor / responsable

Fuster, Marina et al

Editorial

RI ITBA

Año

2022

Idioma

es

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"En el presente trabajo se propone una nueva metodología de generación de ejemplos adversarios, datos manipulados para confundir algoritmos de clasificación. El objetivo en este caso es vulnerar sistemas de reconocimiento facial con una estrategia que se basa en el uso de autoencoders, un tipo de redes neuronales, y análisis de componentes principales."
Proyecto final Ingeniería Informática (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2021

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Fuster, M. E. A. (2022). Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial. RI ITBA. http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3803

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Fuster, Marina et al. Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial. RI ITBA, 2022. http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3803.

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Fuster, Marina et al. 2022. Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial. RI ITBA. http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3803.

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Fuster, M. E. A. 2022, Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial, RI ITBA, available at: http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3803 [Accessed 28 Jun. 2026].

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Título: Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial

Autor / colaboradores: Fuster, Marina et al

Editorial: RI ITBA

Año de publicación: 2022

Idioma: es

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