Emotion identification system through facial recognition using artificial intelligence

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The main objective of this paper is to develop a system to identify the emotions in a person using face recognition using artificial intelligence. The system development was based on the basic algorithm of Eigenfaces or Principal Component Analysis, one of the most widely used face recognition model...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Paricela Canazas, Alexandra, Ramos Blaz, Johnnathan Jimmy, Torres Martínez, Patricio Dante, Jaquehua Mamani, Xiomara
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad La Salle
Repositorio:Revistas - Universidad La Salle
Lenguaje:español
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Facial expressions
Emotions
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spelling Emotion identification system through facial recognition using artificial intelligenceSistema de identificación de emociones a través de reconocimiento facial utilizando inteligencia artificialParicela Canazas, AlexandraRamos Blaz, Johnnathan JimmyTorres Martínez, Patricio DanteJaquehua Mamani, XiomaraFacial expressionsEmotionsComputer VisionMachine LearningArtificial IntelligenceExpresiones facialesEmocionesVisión por computadoraAprendizaje automáticoInteligencia artificialThe main objective of this paper is to develop a system to identify the emotions in a person using face recognition using artificial intelligence. The system development was based on the basic algorithm of Eigenfaces or Principal Component Analysis, one of the most widely used face recognition models. In addition, Python language and some of its available libraries such as Numpy, OpenCV y Sklearn were used for the implementation.El presente articulo tiene como principal objetivo el desarrollo de un sistema que permita identificar las emociones de una persona mediante el reconocimiento de rostros utilizando inteligencia artificial. Para el desarrollo del sistema se tuvo como base el algoritmo básico de Eigenfaces o Análisis de Componente Principal, el cual es uno de los modelos de reconocimiento de rostros más utilizado. Así mismo fue utilizado el lenguaje Python y algunas de sus librerías disponibles como Numpy, OpenCV y Sklearn para la implementación.Universidad La Salle2022-09-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionJournal papertextArtículos originalesapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/74https://doi.org/10.48168/innosoft.s9.a74https://purl.org/42411/s9/a74https://n2t.net/ark:/42411/s9/a74Innovation and Software; Vol 3 No 2 (2022): September - February; 140-150Innovación y Software; Vol. 3 Núm. 2 (2022): Septiembre - Febrero; 140-1502708-09352708-0927https://doi.org/10.48168/innosoft.s9https://purl.org/42411/s9https://n2t.net/ark:/42411/s9reponame:Revistas - Universidad La Salleinstname:Universidad La Salleinstacron:USALLEspahttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/74/87https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/74/88https://purl.org/42411/s9/a74/g87https://purl.org/42411/s9/a74/g88https://n2t.net/ark:/42411/s9/a74/g87https://n2t.net/ark:/42411/s9/a74/g8820222022Derechos de autor 2022 Innovación y Softwarehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/742025-07-03T08:02:02Z
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