[ca] La classificació d'imatges és una de les tasques més desafiants en el camp de la visi\'{o} per a computadors. Portant això al camp de les xarxes neuronals profundes utilitzant sistemes que s\'{o}n capa\c{c}os de gestionar datasets considerablement grans, com pot ser el de ImageNet. Grans xarxes convolucionals com pot ser VGG-16, que \'{e}s la que s'utilitzarà en aquest treball i que ha demostrat molt bons resultats. Aquest treball està focalitzat en noves tàcniques per aprenentatge incremental per al reconeixament de cares, que és un important problema obert en la inteligència artificial. El major repte en aquest treball és desenvolupar dos sistemes incrementals que aprenen més conceptes durant el temps. Molts dels actuals mètodes que utilitzen l'aprenentatje incrmental en escenaris com "online" o "offline". Aquest treball està focalitzat sobretot en els sistemes incrementals que utilitzen "offline" com a mètode incremental d'aprenentatge on les dades són proporcionades per conjunts de classes, on cada conjunt apareix en un moment diferent. Hi ha una necessitat per a gestionar amb escenaris d'aprenentatge continuu, i \'{e}s per això que mètodes de tranferència d'aprenentatje serán estudiats i implementats per l'autor del projecte per tal d'executar els experiments. Una de les tasques més desafiants és com gestionar i preservar el coneixament obtingut per tal de no oblidar. Quan es parla de aprenentatje incremental, molts cops està relacionat amb el concepte de sistemes naturals on per exemple, no està contemplada la possibilitat de guardar totes les mostres del coneixament adquirit per a un futur entrenament quan hi hagin noves classes disponibles. D'altra banda, l'aprenentatge "online" es diferencia del "offline" durant el procés d'entrenament. On s'encarrega d'apendre de forma eficient amb dades que arriben de forma incremental però sempre per les mateixes tasques, dit d'altre forma, els sistemes que utilitzen l'aprenentatge "online" en la majoria de treballs proposats, no s'encarreguen d'incrementar el nombre de classes. Un altre concepte interessant per als sistemes d'aprenentatge incremental és el que se'n diu aprenentatge lifelong, que també està relacionat amb els mètodes analitzats en aquest treball, ja que el sistema proposat també aprèn d'una seqüència de tasques diferents. També hi ha una similaritat entre l'aprenentatge per múltiples tasques i l'aprenentatge "lifelong", que és que els dos utilitzen informació compartida entre tasques per ajudar en l'aprenentatge, de totes formes, els sistemes d'aprenentatge per a múltiples tasques tampoc poden augmentar el nombre de classes.

[en] Image classification is one of the most active challenging problems in computer vision field. Taking this to Deep Neural Networks with systems that are able to deal with large data sets as it can be ImageNet. Large Convolutional Networks as VGG-16 used in this work have recently demonstrated impressive classification performances. This work is focused on novel techniques for Incremental Learning stages for face recognition, which is an important open problem in artificial intelligence. The main challenge of this work is the development of incrementally learning systems that learn about more and more concepts over time. Most of the actual methods that use incremental learning in "online" or "offline" stages. This thesis focuses on "offline" incremental stages where the data available is distributed in batches of classes. Since the necessity to deal with a continuous training stages, some well-established methods for transfer learning are applied by the author to run the experiments. Preserving knowledge is the most challenge task to deal using incremental learning techniques. The actual research is on apply incremental learning in natural systems where for example, it is not considered to store all the old training data to make a new model when new data comes available. Another interesting concept for incremental learning systems is "lifelong" learning, which are related to the methods analyzed in this work since the system proposed also learn from a sequence of different tasks. The similarity of multi-task learning and "lifelong" learning is that they both use shared information across tasks to help learning, but also, multi-task learning is not able to grow the number of tasks over time preserving the knowledge.