Proyecto final de Grado: Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial
Fecha
2021-10-11
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Resumen
"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."
Descripción
Palabras clave
APRENDIZAJE AUTOMATICO, RECONOCIMIENTO FACIAL, SEGURIDAD INFORMATICA