Aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para generar imágenes artificiales de mujeres desaparecidas

Abstract

En México, actualmente se cuenta con 251 134 reportes de personas desaparecidas, de las cuales no se ha localizado a un 40.88%. Aproximadamente, se presentan 100 casos diarios al día a distintas fiscalías en todo el país. De aquellas situaciones en las que el individuo no es localizado en tiempo inmediato o a corto plazo, viene el presente proyecto de investigación, cuyo objetivo es aplicar métodos de aprendizaje profundo para producir imágenes artificiales de fotografías, presentadas con el reporte de desaparición, para modificar su apariencia o pose. Esto, con el fin de obtener un conjunto adicional de imágenes sintéticas con las que se pueda tener una predicción sobre algunas formas en las que podría lucir la persona, después de un tiempo determinado de su desaparición. Además de lo anterior, el conjunto resultante de la mezcla entre datos originales y artificiales enriquece la información de las bases de datos. Esta es muy buena alternativa en aquellos casos en los que se dificulta conseguir mayor cantidad de datos. Un conjunto bien balanceado da mejores resultados en posibles tareas de reconocimiento facial mediante métodos de aprendizaje profundo (DL, por sus siglas en inglés).