Reconocimiento de emociones a través de expresiones faciales con el empleo de aprendizaje supervisado aplicando regresión logística
A través de las expresiones faciales se trasmite más de la mitad del significado de un mensaje. Diferentes estudios, han demostrado además que algunas de estas tienen el carácter de universales. Sin embargo, una de las características más interesantes de las expresiones faciales es que revelan emoci...
Guardado en:
| Autores principales: | , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2020
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/114089 |
| Aporte de: |
| Sumario: | A través de las expresiones faciales se trasmite más de la mitad del significado de un mensaje. Diferentes estudios, han demostrado además que algunas de estas tienen el carácter de universales. Sin embargo, una de las características más interesantes de las expresiones faciales es que revelan emociones. Esta cualidad, ha hecho que diversas disciplinas se hayan volcado a su estudio con diferentes objetivos, la computación no fue la excepción. La detección de rostros y sus partes principales, ha sido uno de los grandes avances en el área de la visión por computadora. Esto, sumado al auge de la última década del aprendizaje automático, posibilitó el desarrollo de sistemas capaces de detectar emociones a través del análisis de expresiones faciales. En este trabajo describiremos las diferentes etapas del desarrollo, entrenamiento y prueba de un algoritmo de regresión logística para la detección de emociones. |
|---|