SUPER RESOLUCIÓN CON REDES CONVOLUCIONALES ADVERSARIALES

Abstract

En este trabajo se desarrolla un estudio de las técnicas de súper-resolución, su aplicación actual, el papel que desempeñan las redes neuronales convolucionales en su desarrollo y las metodologías basadas en ellas para implementar estas técnicas. Las técnicas de súper-resolución son utilizadas para mejorar la resolución de imágenes o secuencias de vídeo. En la actualidad tienen aplicación en diversas áreas, y se tratará su uso para mejorar la calidad de las imágenes satelitales , medicina y computación. El objetivo de este trabajo no es otro que proponer un modelo eficiente que permita aplicar estas técnicas, basándose en el marco de metodologías de Modelos Generativos, concretamente Redes Convolucionales Adversariales (GAN), cuya arquitectura emplea dos subredes neuronales, una generadora y otra discriminadora, para mejorar la calidad de las imágenes generadas en el proceso de estas técnicas de súper-resolución. Posteriormente se trata el uso de este tipo de redes en el campo de la ciberseguridad, donde pueden ser muy beneficiosas para desechar imágenes que escondan información maliciosa en sus píxeles.