Prototipo computacional para la detección y clasificación de expresiones faciales mediante la extracción de patrones locales binarios

Descripción del Articulo

La expresión facial es uno de los medios más comunes y naturales que tiene el ser humano, para transmitir información sobre sus emociones e intenciones. Su análisis es un área de investigación activa desde el trabajo realizado por Charles Darwin en 1872 y recientemente, su reconocimiento de forma au...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cama Castillo, Yulian André
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2015
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/5960
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Reconocimiento óptico de patrones
Reconocimiento de imágenes
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description La expresión facial es uno de los medios más comunes y naturales que tiene el ser humano, para transmitir información sobre sus emociones e intenciones. Su análisis es un área de investigación activa desde el trabajo realizado por Charles Darwin en 1872 y recientemente, su reconocimiento de forma automatizada, ha tenido un gran desarrollo gracias a los avances en áreas como visión computacional y aprendizaje de máquina. A pesar de lo mencionado anteriormente, uno de los principales retos que se tiene por resolver, para lograr un sistema robusto, radica en el modo en que se extraen las características faciales; es decir, el modo en que el computador representará el rostro, que facilite la distinción de las expresiones. Factores como la iluminación de la imagen, la cercanía o lejanía del rostro en la imagen, o incluso el ángulo del rostro (oclusión) pueden afectar la correcta extracción de las características por lo que deben ser abordados para lograr de forma ideal el reconocimiento de las expresiones faciales. Este proyecto de investigación se enfoca en el estudio de la aplicación del descriptor LBP, como método basado en apariencia, para describir las expresiones en el rostro y así poder clasificarlas entre las emociones básicas mediante el uso de técnicas Boosting de aprendizaje de máquina.
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Factores como la iluminación de la imagen, la cercanía o lejanía del rostro en la imagen, o incluso el ángulo del rostro (oclusión) pueden afectar la correcta extracción de las características por lo que deben ser abordados para lograr de forma ideal el reconocimiento de las expresiones faciales. Este proyecto de investigación se enfoca en el estudio de la aplicación del descriptor LBP, como método basado en apariencia, para describir las expresiones en el rostro y así poder clasificarlas entre las emociones básicas mediante el uso de técnicas Boosting de aprendizaje de máquina.TesisspaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Reconocimiento óptico de patronesReconocimiento de imágenesPersonas--Expresioneshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00Prototipo computacional para la detección y clasificación de expresiones faciales mediante la extracción de patrones locales binariosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:PUCP-Tesisinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPSUNEDUIngeniero InformáticoTítulo ProfesionalPontificia Universidad Católica del Perú. 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