Restauración de recuerdos tras la DANA con IA: Segmentación y reconstrucción preservando la identidad.
[ES] El presente Trabajo de Fin de Máster (TFM) desarrolla una serie de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) para la restauración de fotografías dañadas por la Depresión Aislada en Niveles Altos (DANA) que inundó innumerables localidades de Valencia en octubre de 2024. El TFM se desarr...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/225632 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/225632 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Inteligencia artificial UNet SegFormer IA Humanocéntrica Visión por Computador SAM Inpainting DANA (Depresión Aislada Niveles Altos) Stable Diffusion Aprendizaje Profundo Image Reconstruction Artificial Intelligence Human-Centered AI Computer Vision Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·ligència Artificial, Reconeixement de Formes i Imatge Digital |
| Sumario: | [ES] El presente Trabajo de Fin de Máster (TFM) desarrolla una serie de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) para la restauración de fotografías dañadas por la Depresión Aislada en Niveles Altos (DANA) que inundó innumerables localidades de Valencia en octubre de 2024. El TFM se desarrolla en el contexto del proyecto Salvem les fotos, formado por las cinco universidades de Valencia, el L ETNO, el museo de l Horta Sud y el GE-IIC, y cuyo objetivo es recuperar las memorias perdidas por esta catástrofe. De esta manera, Salvem les fotos no únicamente pretende asegurar la preservación de los recuerdos de nuestra tierra, sino también atenuar el impacto emocional de los afectados. Además, este TFM ha sido desarrollado como parte de la Cátedra de Inteligencia Artificial aplicada a la Administración Pública, dirigida por el Instituto Valenciano de Investigación por la Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València (UPV) junto con la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital. De este modo, se trata de un trabajo en equipo, con especial énfasis en la colaboración con José Daniel Galván. El desarrollo de la secuencia de herramientas de IA, o pipeline, trata de dar solución a todas las etapas de la restauración de la imagen; detección de manchas, detección de caras, reneración de la imagen e integración de la imagen generada respetando las zonas donde se han localizado rostros. En concreto y desde un punto de vista humanocéntrico, el presente TFM se encarga de la detección de rostros, la reconstrucción de imágenes dañadas con manchas no enmascarables, el etiquetado de las manchas para su localización, la experimentación con la arquitectura UNET y SegFormer para la detección de las mismas y su comparación con la combinación de YOLO+SAM (desarrollada por José Daniel), y el desarrollo de métricas de evaluación para los resultados del inpainting de forma automatizada. |
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