Aprendizaje profundo para verificación robusta de identidad en entornos móviles

Abstract

En este Trabajo Fin de Grado se realiza el estudio y parte de la implementación de un sistema de verificación de identidad es dispositivos móviles. Gran parte del estudio se basa en aprender desde cero todos los conceptos necesarios para poder llegar a tener un buen resultado, desde las bases del aprendizaje automático hasta el estudio de arquitecturas de redes neuronales profundas siamesas. El objetivo del trabajo es la realización de una aplicación en la que mediante fotografías podamos recoger la foto de un documento de identidad de un usuario y posteriormente compararla con una foto tomada por el usuario en el momento, comprobando si son o no la misma persona. El trabajo está divido en tres partes bien diferenciadas, la parte de estudio en la que se repasan la mayoría de los conceptos aprendidos y necesarios para el entendimiento del resto del trabajo, la parte de extracción facial de documentos de identidad y la parte de correspondencia facial de la foto extraída y una foto tomada por el usuario en el momento. La implementación se desarrollado hasta donde ha sido posible, primando la calidad de lo que se tenía antes que la cantidad de cosas desarrolladas es por esto por lo que se ha terminado el trabajo con una red neuronal capaz de extraer las fotos de documentos de identidad, dejando como trabajo futuro la implementación de la red siamesa y la aplicación Android, aunque estos procesos han sido estudiados y documentados en este documento.