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Tipo de material: bachelorThesis
Título : Facial emotion recognition using deep-learning models
Autor : Espinel Reyna, Andrés Sebastián
Director de Tesis : Pérez, Noel, director
Descriptores : Inteligencia artificial
Programas para computador
Tesis y disertaciones académicas
Palabras clave : Ciencias
Computación
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
CC0 1.0 Universal
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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