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arXiv Computer Science AIReconocimiento facial sin cara frontal usando GANs y clasificadores basados en memristor
Se propone un marco de reconocimiento facial que soluciona las variaciones de pose no frontal mediante la integración de frontalización de pose basada en GAN y reconocimiento neuromórfico basado en memristor. Los resultados experimentales muestran una precisión de identificación de hasta el 96% al combinar aprendizaje adversarial con tecnología memristiva. Este método busca aliviar los cuellos de botella computacionales de la IA convencional para una solución eficiente en entornos dinámicos.