Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/26927
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCastillo Cara, José Manuel-
dc.contributor.authorYauri Lozano, Eduardo-
dc.creatorYauri Lozano, Eduardo-
dc.date.accessioned2024-02-28T21:23:45Z-
dc.date.available2024-02-28T21:23:45Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/26927-
dc.description.abstractEn la actualidad, los avances en las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para la síntesis y generación de imágenes a partir de texto han experimentado un crecimiento y desarrollo constantes. Un caso especifico es la síntesis texto a cara mediante Redes Generativas Antagónicas (GANs), que consiste en generar una imagen facial a partir de una descripción textual de características físicas. Siguiendo este enfoque, las investigaciones se han centrado en dos áreas principales, en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) codificadores para la síntesis texto-cara, y en visión por computador, GANs para la generación texto-cara. Sin embargo, la mayoría de los codificadores se han desarrollado para el idioma inglés. En este contexto, este trabajo presenta un primer estudio de tres codificadores texto-cara diferentes, el modelo preentrenado RoBERTa, y los modelos Sent2Vec y RoBERTa, entrenados con un corpus descriptivo en español del conjunto de datos CelebA. Además, se presenta un modelo personalizado de Redes Generativas Antagónicas Convolucionales Profundas condicionadas (cDCGANs) entrenado con el conjunto de datos CelebA para la síntesis texto-cara en español. Para la validación de los resultados obtenidos, se realiza una evaluación cualitativa con un análisis visual y una evaluación cuantitativa basada en las métricas IS, FID y LPIPS. Nuestra investigación muestra resultados prometedores con respecto a la literatura mejorando las métricas numéricas de FID en un 5 % y LPIPS en un 37 %. Además, esta misma investigación también muestra, a través de una comparación cuantitativa-cualitativa de las épocas de entrenamiento de cDCGAN, que la métrica IS no es una métrica objetiva adecuada para ser considerada en la evaluación de trabajos similares. El generador implementado puede ser usado como una herramienta valiosa para la elaboración del retrato hablado de una persona y tiene múltiples áreas de aplicación. Siendo una de los principales el ámbito Policial. Dado que para la identificación de criminales es necesario realizar bocetos de dichas personas.es
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectRedes generativases
dc.subjectProcesamiento del lenguaje natural (Informática)es
dc.titleRedes generativas antagónicas para la síntesis y generación de texto imagen: Un análisis cuantitativo y cualitativo de codificadores de procesamiento de lenguaje natural para el idioma españoles
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
thesis.degree.nameMaestro en Ciencias en Ciencia de la Computación con Mención en Especialidad Computación Cienctíficaes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ciencias. Unidad de Posgradoes
thesis.degree.levelMaestríaes
thesis.degree.disciplineMaestría en Ciencias en Ciencia de la Computación con Mención en Especialidad Computación Cienctíficaes
thesis.degree.programMaestríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2990-7090es
renati.author.dni71004497-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes
renati.discipline611047-
renati.jurorSolano Salinas, Carlos Javier-
renati.jurorOchoa Jiménez, Rosendo-
renati.jurorBeltrán Castañón, Cesar Armando-
renati.jurorRosales Huamaní, Jimmy Aurelio-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01es
renati.advisor.cextCE 000967796-
Aparece en las colecciones: Maestría

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
yauri_le.pdf2,9 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
informe_de_similitud.pdf670,59 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
yauri_le(acta).pdf455,94 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons

Indexado por:
Indexado por Scholar Google LaReferencia Concytec BASE renati ROAR ALICIA RepoLatin UNI