@MASTERSTHESIS{ 2018:2039543732,
 	title = {Gan-based realistic face pose synthesis},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9250",
 	abstract = "Em vis?o computacional, o processamento de imagens de faces vem acompanhado
 de uma s?rie de complexidades. Exemplos incluem a varia??o de pose, luz, express?o
 facial, e maquiagem. Embora todos os aspectos sejam considerados importantes, o
 que apresenta o maior impacto em sistemas de vis?o computacional que trabalham com
 faces ? a varia??o de pose. Em reconhecimento facial, por exemplo, h? muito tempo em
 que se deseja um m?todo capaz de transformar imagens de faces para a mesma pose, geralmente,
 uma vis?o frontal, de modo a facilitar o reconhecimento. A s?ntese de diferentes
 vis?es de um rosto ? um grande desafio, principalmente porque em vis?es n?o-frontais h?
 uma perda de informa??o quando um lado da face obstrui o outro. V?rios m?todos para
 resolver a s?ntese de pose de faces foram propostos, mas os resultados geralmente deixam
 a desejar detalhes real?sticos. Neste trabalho, n?s apresentamos novos m?todos que
 aprimoram os resultados em rela??o aos anteriores, apresentando uma maior qualidade na
 s?ntese de poses de faces.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}