Detección de emociones faciales

"Existe una gran variedad de aplicaciones para la detección de emociones faciales. Entre ellas se encuentran las utilizadas para obtener la satisfacción del cliente en un banco, o el nivel de fatiga de un conductor de un vehículo. En algunas es necesario que la detección se realice con eficienc...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pérez Sammartino, Francisco, Di Giovanni Martínez, Andrés
Otros Autores: Gambini, Juliana
Formato: Proyecto final de Grado
Lenguaje:Español
Publicado: info
Materias:
EMOCIONES
MAQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE
EXPRESION FACIAL
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
CLASIFICACION DE IMAGENES
Acceso en línea:http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3424
Aporte de:
Repositorio Institucional Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) de Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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description "Existe una gran variedad de aplicaciones para la detección de emociones faciales. Entre ellas se encuentran las utilizadas para obtener la satisfacción del cliente en un banco, o el nivel de fatiga de un conductor de un vehículo. En algunas es necesario que la detección se realice con eficiencia en tiempo mientras que en otras la precisión en la detección es más importante. En el caso de que sea necesario un procesamiento en tiempo real, la rapidez de los resultados será prioritaria, mientras que en el análisis ’off-line’, la precisión es lo más importante. En este trabajo, se realiza una exposición de los métodos existentes para detección de emociones, utilizados actualmente con diferentes objetivos y enfoques. A partir de ello, se presentan las mejoras propuestas, y el desarrollo de un método que permite el reconocimiento de las emociones de las personas en videos, o en tiempo real. La aplicación utiliza máquinas de vectores de soporte (SVM) para realizar la clasificación de las emociones, técnicas de rotación planar para corregir la pose, y sistema se seguimiento de caras para poder aplicarlo en presencia de múltiples personas. Dado que el medio por el cuál se transmiten los videos o imágenes, como el WiFi, puede contaminarlos con ruido, es importante que el sistema sea resiliente a dichas alteraciones. Para evaluar esta capacidad se realiza un estudio sobre el impacto del grado de contaminación de la información recibida, sobre el resultado. Se alcanza una precisión muy adecuada al distinguir, en imágenes, las emociones de miedo, alegría, disgusto, neutralidad, tristeza, sorpresa, y enojo."
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