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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/9781| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Facial emotion recognition using deep-learning models |
| Autor : | Espinel Reyna, Andrés Sebastián |
| Director de Tesis : | Pérez, Noel, dir. |
| Descriptores : | Inteligencia artificial - Programas para computador - Tesis y disertaciones académicas |
| Fecha de publicación : | 2020 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniería en Ciencias de la Computación) , Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2020 |
| Páginas : | 27 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | Este trabajo propone un método de reconocimiento de gestos faciales basado en arquitecturas de aprendizaje profundo denominadas DCNN1, DCNN2, DCNN3, DCNN4 y DCNN + Autoencoder, que maximizan el rendimiento de clasificación en conjuntos de datos únicos y mixtos... |
| Descripción : | This work proposes a face gesture recognition method based on deep learning architectures named DCNN1, DCNN2, DCNN3, DCNN4, and DCNN+Autoencoder, that maximize the classification performance on single and mixing datasets. We validated the proposed architectures on three different databases: Jaffe, CK+, and the combination of both databases Jaffe & CK+ over a five-fold cross-validation strategy... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/9781 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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