http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11205
Tipo de material: | bachelorThesis |
Título : | Resultados teórico-prácticos para modelo de red neuronal convolucional de reconocimiento de gestos faciales |
Autor : | León Viracucha, Vizcaino Viñan, Cristian Olimpo Christopher Alexander |
Director de Tesis : | Benítez, Diego, |e director |
Descriptores : | Redes neuronales (Computadores) -- Investigaciones -- Tesis y disertaciones académicas;Reconocimiento óptico de modelos. |
Fecha de publicación : | 2021 |
Editorial : | Quito |
Citación : | Tesis (Ingeniero Electrónico), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2021 |
Páginas : | 28 h. |
Acceso: | openAccess CC0 1.0 Universal |
Resumen : | En 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 %... |
Descripción : | Nowadays 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... |
URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11205 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Eléctrica y Electrónica |
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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