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DEEP LEARNING APLICADO A INPAINTING EN RETRATOS HABLADOS

dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/about/cc0/ - Sin Derechos Reservadoses_MX
dc.contributorROBERTO ALAN BELTRAN VARGASes_MX
dc.contributorBRAULIO MISAEL VILLEGAS MARTINEZes_MX
dc.contributor.authorJosé Marcelo Frías Castroes_MX
dc.contributor.otherdirector - Directores_MX
dc.date2026-09-07
dc.date.accessioned2026-11-10T20:18:53Z
dc.date.available2026-11-10T20:18:53Z
dc.identifier.urihttp://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5593
dc.descriptionReconociendo la necesidad de complementar un sistema de retratos habla- dos mediante el uso de inteligencia artificial, en el presente trabajo se de- sarrolla y evalúa un modelo de inpainting para la reconstrucción de ros- tros humanos, enfocado en rellenar secciones faltantes del rostro a partir de los rasgos faciales principales. La metodología propuesta genera de forma dinámica, mediante aumento de datos (data augmentation), un con- junto de datos basado en imágenes enmascaradas provenientes de bases de datos faciales conocidas, con el objetivo de simular escenarios en los que se dispone de los rasgos faciales principales y existen espacios vacíos entre ellos. Esta investigación se lleva a cabo mediante un proceso experimental itera- tivo, en el cual se entrenan y comparan distintas configuraciones de mod- elos de redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks, CNNs) basados en autocodificadores de eliminación de ruido (Denoising Autoencoders) con conexiones tipo U-Net. El desempeño de los modelos se evalúa mediante métricas de calidad de imagen y observación cualitativa de las reconstrucciones generadas. Este trabajo tiene aplicaciones poten- ciales en seguridad y justicia, especialmente para mejorar la identificación visual en sistemas de retratos hablados.es_MX
dc.rightsopenAccess - Acceso Abiertoes_MX
dc.subject7 - INGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.other33 - CIENCIAS TECNOLÓGICASes_MX
dc.titleDEEP LEARNING APLICADO A INPAINTING EN RETRATOS HABLADOSes_MX
dc.typemasterThesis - Tesis de maestríaes_MX
uaem.unidadCentro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAp)- Instituto de Investigación en Ciencias Básicas y Aplicadas (IICBA) - Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAp)- Instituto de Investigación en Ciencias Básicas y Aplicadas (IICBA)es_MX
uaem.programaMaestría en Ingeniería y Ciencias Aplicadas - Maestría en Ingeniería y Ciencias Aplicadases_MX
dc.type.publicationdraftes_MX
dc.date.received2026-11-05


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  • Colección Tesis Posgrado [3280]
    Se trata de tesis realizadas por estudiantes egresados de programas de posgrado de nuestra institución.

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