1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBenítez, Diego, |e director-
dc.contributor.authorLeón Viracucha, Vizcaino Viñan, Cristian Olimpo Christopher Alexander-
dc.date.accessioned2022-05-16T15:59:05Z-
dc.date.available2022-05-16T15:59:05Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Electrónico), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2021es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11205-
dc.descriptionNowadays there are many models for facial expression recognition based on different branches of research. Trained Convolutional Neural Networks are one of the most used models due their high percentage of precision. The following paper presents a study and comparison of the theoretical and practical results of a CNN model for the recognition of six facial gestures. The proposed model was trained and evaluated for two data sets, achieving a precision score of 72.37% and 71.4%. These results were compared with a live test performed on twenty people where a precision of 73.58% and 70.53% was achieved...es_ES
dc.description.abstractEn la actualidad existen muchas propuestas de técnicas de reconocimiento de expresiones faciales basadas en distintas ramas de investigación. Las Redes Neuronales Convoluciones entrenadas por bases de datos de imágenes destacan entre las mejores herramientas debido a su gran porcentaje de precisión. En este trabajo se presenta un estudio y comparación de los resultados teóricos y prácticos de un modelo CNN para el reconocimiento de seis gestos faciales. El modelo propuesto fue entrenado y evaluado para dos bases de datos logrando una puntuación de precisión media de 72,37 % y 71,4 %. Estos resultados fueron comparados con una prueba en vivo realizada a veinte personas donde se logró una precisión media de 73,58 % y 70,53 %...es_ES
dc.format.extent28 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.subjectRedes neuronales (Computadores) -- Investigaciones -- Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectReconocimiento óptico de modelos.es_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherComputaciónes_ES
dc.titleResultados teórico-prácticos para modelo de red neuronal convolucional de reconocimiento de gestos facialeses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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