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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Tafur Acenjo, Brenda Xiomara, Tello Pariona, Martin Alexis
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
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description 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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