Comparativa entre ResNet-50, VGG-16, vision transformer y swin transformer para el reconocimiento facial con oclusión de una mascarilla
Descripción del Articulo
In the context of the pandemic, face recognition became important as a non-physical contact verification method. Thus, this research evaluated the accuracy of pre-trained models (VGG-16, RESNET-50, Vision Transformer, Swin Transformer) for identity verification, facing the challenge of mask occlusio...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad de Lima |
| Repositorio: | ULIMA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/20142 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12724/20142 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | In the context of the pandemic, face recognition became important as a non-physical contact verification method. Thus, this research evaluated the accuracy of pre-trained models (VGG-16, RESNET-50, Vision Transformer, Swin Transformer) for identity verification, facing the challenge of mask occlusion. The results revealed that the transformer models outperformed the CNNs in accuracy. This work contributes significantly by exploring two types of architectures and creating a public dataset, enriching computer vision research for face recognition with mask occlusion. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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