Prevención de Suplantación Facial mediante GANs y Detección de Profundidad en Reconocimiento Biométrico
2025
Burgos Miras, José | Martinez-Martin, Ester | Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Este Trabajo de Fin de Máster explora el diseño y evaluación de un enfoque híbrido para la detección de suplantación facial en sistemas biométricos. Se han empleado Redes Generativas Adversariales (GANs) para generar y discriminar imágenes sintéticas, y técnicas de análisis de profundidad basadas en MiDaS para extraer características estructurales de rostros. Ambos métodos se han estudiado de forma independiente con fines experimentales, evaluando su potencial para identificar ataques de presentación mediante imágenes impresas. Los resultados obtenidos permiten establecer las bases teóricas y experimentales para futuros desarrollos aplicados en ciberseguridad biométrica.
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