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https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/688Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Pinzon Naranjo, Juan David. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-05-12T13:47:42Z | - |
| dc.date.available | 2021-03-17 | - |
| dc.date.available | 2022-05-12T13:47:42Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Pinzon Naranjo, J. D. (2020). Desarrollo de sistema para la detección de emociones utilizando visión artificial e inteligencia artificial aplicado a entornos educativos [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/688 | es_CO |
| dc.identifier.uri | http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/688 | - |
| dc.description | Inicialmente este proyecto trata de centrarse en el reconocimiento anímico de personas por medio de sus expresiones faciales o características especiales en su rostro. La primera etapa del proyecto fue una de las más importantes debido a que el software es capaz de detectar la cara de cualquier persona a través de una imagen o cámara externa. Esta detección de rostro se llevó a cabo por medio de un algoritmo de reconocimiento de rostros. En la segunda etapa se identifica qué base datos se va a utilizar, en este caso se implementó una que maneja de 400 a 700 imágenes de muestra por cada emoción para el entrenamiento de algoritmos. En la tercera etapa se entrena el algoritmo para poder identificar las partes esenciales del rostro de la persona para así poder determinar el estado de ánimo que esta persona muestra, los cuales se pueden diferenciar entre seis estados iniciales de ánimo básicos. En La última etapa se implementa una interfaz fácil de manejar que contenga toda la información relevante de los procesos que se llevan a cabo en la toma de datos y el muestreo. | es_CO |
| dc.description.abstract | Initially this project tries to focus on the emotional recognition of people through their facial expressions or special features on their face. The first stage of the project was one of the most important because the software is capable of detecting the face of any person through an external image or camera. This face detection was carried out by means of a face recognition algorithm. In the second stage, the database to be used is identified. If possible, one that handles 400 to 700 sample images for each emotion for algorithm training. In the third stage, the algorithm is trained to identify the essential parts of the person's face in order to determine the state of mind that this person shows, which can be differentiated between six basic initial states of mind. In the last stage, an easy-to-use interface is implemented that contains all the relevant information on the processes that are carried out in data collection and sampling. | es_CO |
| dc.format.extent | 130 | es_CO |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es_CO |
| dc.language.iso | es | es_CO |
| dc.publisher | Universidad de Pamplona – Facultad de Ingenierías y Arquitectura. | es_CO |
| dc.subject | Detección, | es_CO |
| dc.subject | Facial, | es_CO |
| dc.subject | Anímico, | es_CO |
| dc.subject | Reconocimiento, | es_CO |
| dc.subject | Algoritmo, | es_CO |
| dc.subject | Imagen, | es_CO |
| dc.subject | Emoción. | es_CO |
| dc.title | Desarrollo de sistema para la detección de emociones utilizando visión artificial e inteligencia artificial aplicado a entornos educativos. | es_CO |
| dc.type | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | es_CO |
| dc.date.accepted | 2020-12-17 | - |
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| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 | es_CO |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniería en Telecomunicaciones | |
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