@MASTERSTHESIS{ 2018:2039543732,
 	title = {Gan-based realistic face pose synthesis},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9250",
 	abstract = "Em visão computacional, o processamento de imagens de faces vem acompanhado
 de uma série de complexidades. Exemplos incluem a variação de pose, luz, expressão
 facial, e maquiagem. Embora todos os aspectos sejam considerados importantes, o
 que apresenta o maior impacto em sistemas de visão computacional que trabalham com
 faces é a variação de pose. Em reconhecimento facial, por exemplo, há muito tempo em
 que se deseja um método capaz de transformar imagens de faces para a mesma pose, geralmente,
 uma visão frontal, de modo a facilitar o reconhecimento. A síntese de diferentes
 visões de um rosto é um grande desafio, principalmente porque em visões não-frontais há
 uma perda de informação quando um lado da face obstrui o outro. Vários métodos para
 resolver a síntese de pose de faces foram propostos, mas os resultados geralmente deixam
 a desejar detalhes realísticos. Neste trabalho, nós apresentamos novos métodos que
 aprimoram os resultados em relação aos anteriores, apresentando uma maior qualidade na
 síntese de poses de faces.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Escola Politécnica}
}