Data Augmentation basado en cambios de iluminación usando redes GAN para aplicaciones de reconocimiento de entornos

Abstract

El objetivo principal del trabajo de fin de grado es la realización de un proceso de Data Agmentation, es decir, la ampliación de una base de datos de imágenes de un entorno de oficinas mediante la generación de imágenes sintéticas que reflejan cambios en las condiciones de iluminación (soleado, nublado y de noche). Para lograr este objetivo, se hará uso de redes generativas antagónicas (GANS), una técnica de inteligencia artificial que permite crear imágenes nuevas basadas en las características aprendidas de imágenes reales. De esta manera queremos conseguir que el reconocimiento de entornos sea más robusto y preciso, independientemente de las variaciones lumínicas en los datos.