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

dc.contributor.advisor	Pierri, Alan
dc.contributor.author	Fuster, Marina
dc.contributor.author	Vidaurreta, Ignacio Matías
dc.date.accessioned	2022-04-19T19:25:17Z
dc.date.available	2022-04-19T19:25:17Z
dc.date.issued	2021-10-11
dc.description.abstract	"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."	es
dc.description.notes	Proyecto final Ingeniería Informática (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2021	es
dc.identifier.uri	http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3803
dc.language.iso	es	es
dc.subject	APRENDIZAJE AUTOMATICO	es
dc.subject	RECONOCIMIENTO FACIAL	es
dc.subject	SEGURIDAD INFORMATICA	es
dc.title	Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial	es
dc.type	Proyecto final de Grado	es
dspace.entity.type	Proyecto final de Grado
itba.description.filiation	Fil: Fuster, Marina. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Vidaurreta, Ignacio Matías. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.