Análisis y Evaluación de Modelos Transformers en la Detección de Suplantación Facial

dc.contributor
Giné, Francesc
dc.contributor
Da Silva Verbel, Vitor Luiz
dc.contributor
Universitat de Lleida. Escola Politècnica Superior
dc.contributor.author
Bernárdez Matalobos, Andrés
dc.date.accessioned
2025-11-17T11:45:33Z
dc.date.available
2025-11-17T11:45:33Z
dc.date.issued
2025-09
dc.identifier
https://hdl.handle.net/10459.1/469081
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10459.1/469081
dc.description.abstract
El presente trabajo se centra en el estudio de los sistemas de verificación biométrica, que utilizan técnicas como el reconocimiento facial, la verificación de huellas dactilares, el análisis del iris, la identificación por voz y la detección de patrones de comportamiento. El uso de estas técnicas ha comportado que surjan problemas como la suplantación de identidad, conocido como spoofing y en concreto la suplantación facial, conocido como face spoofing; que consiste en emplear imágenes, vídeos o modelos sintéticos de una persona real para engañar a los sistemas de autenticación biométrica.
dc.language
spa
dc.rights
cc-by-nc-nd
dc.rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject
Aprendizaje Automático
dc.subject
Aprendizaje Profundo
dc.subject
Detección de Suplantación Facial
dc.subject
Redes Neuronales Convolucionales
dc.subject
Aprenentatge automàtic
dc.title
Análisis y Evaluación de Modelos Transformers en la Detección de Suplantación Facial
dc.type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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