Desarrollo de una biblioteca para el reconocimiento de emociones faciales

dc.contributor.advisorVicente Rodríguez, Roberto
dc.contributor.authorSoto Gómez, Guillermo
dc.contributor.authorMartínez Rodríguez, Gerardo
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2018-10-11T21:01:04Z
dc.date.available2018-10-11T21:01:04Z
dc.date.issued2018-06-24
dc.description.abstractRecientes estudios neurológicos indican que el rol de la emoción en la cognición humana es esencial y que las emociones no son un lujo, en vez de eso, estas juegan un papel importante en la toma de decisiones, en la percepción y en la interacción humana. Las personas que trabajan con computadoras, generalmente pasan más tiempo con estas del que pasan con el resto de las personas; por tanto, las computadoras están en una única posición para sentir nuestro estado afectivo. En el presente trabajo se desarrolla una biblioteca que permite la detección automática de emociones faciales en tiempo real en aplicaciones de Computación Afectiva. El lenguaje de programación utilizado es Python y se hacen uso de los módulos OpenCV, Dlib, y Sklearn para la detección del rostro, extracción de los rasgos correspondientes a los ojos, nariz y boca y para la clasificación utilizando Máquinas de Vectores Soporte y Perceptrón Multicapa. La biblioteca fue probada en los conjuntos de datos Cohn-Kanade y FER2013 obteniendo resultados similares a los que se muestran en la literatura consultada.en_US
dc.description.abstractRecent neurological studies indicate that the role of emotion in human cognition is essential and that emotions are not a luxury, instead, they play an important role in decision making, perception and human interaction. In addition, people who work with computers generally spend more time with these than they do with other people; therefore, computers are in a unique position to feel our affective state. In the present work a library is developed that allows the automatic detection of facial emotions in real time in Affective Computing applications. The programming language used is Python and the OpenCV, Dlib, and Sklearn modules are used for face detection, extraction of the features corresponding to the eyes, nose and mouth and for classification using Multilayer Perceptron and Support Vector Machines. The library was tested in the Cohn-Kanade and FER2013 datasets, obtaining results similar to those shown in the literature consulted.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9767
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectBiblioteca Informáticaen_US
dc.subjectReconocimiento Automatizadoen_US
dc.subjectEmociones Facialesen_US
dc.subjectPythonen_US
dc.subjectComputación Afectivaen_US
dc.subjectInteligencia Artificialen_US
dc.subject.otherEstados Emocionalesen_US
dc.subject.otherDetección de Rostrosen_US
dc.subject.otherReconocimiento de Patronesen_US
dc.subject.otherLenguajes de Programaciónen_US
dc.subject.otherDesarrollo de Aplicacionesen_US
dc.subject.otherComputación Afectivaen_US
dc.subject.otherInteligencia Artificialen_US
dc.titleDesarrollo de una biblioteca para el reconocimiento de emociones facialesen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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