Título: Reconocimiento de expresiones faciales en secuencias a través de Citation-kNN y GANs con preservación de la identidad.
Directores: Pablo Negri y Daniel Acevedo.
Jurado: Gonzalo Fernández Florio y Carlos Orozco.

Resumen:
En este trabajo proponemos un método de Reconocimiento de Expresiones Faciales para la tarea de One-Shot en secuencias de video. El reconocimiento de las expresiones se aborda mediante la correlación entre las dinámicas de los videos de entrada, que corresponden a una expresión realizada por un sujeto, y una serie de secuencias artificiales generadas por modernas arquitecturas de Redes Neuronales Profundas. La generación de estos cuadros artificiales se logra a través de una Red Generativa Antagónica (GAN). Luego, la expresión de entrada es categorizada a partir de aquella secuencia artificial más similar en el espacio de clasificación.
Se plantea como hipótesis que la correlación dinámica se vería reforzada mediante el uso de arquitecturas de redes neuronales y estrategias que conserven la información de identidad del sujeto de test.
Realizamos experimentos para distintas variantes de representación de las imágenes, enfocándonos en la familia de métodos de 2DLDA, y reportamos métricas para cada expresión.