Adaptación y comparación de dos metodologías de reconocimiento facial aplicados a la detección de somnolencia en conductores

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Esta tesis busca realizar una comparación entre dos metodologías de reconocimiento de expresiones faciales: Viola-Jones y Regression Based Facial Landmark Detection, los cuales han sido adaptados para la detección de somnolencia, para conocer cuál de ellas es la óptima y se adecua mejor a las condic...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Gorvenia Ynfanzón, Johanna Paola, Tello Sánchez, Fernando Antonio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad de Lima
Repositorio:ULIMA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/10242
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12724/10242
https://doi.org/10.26439/ulima.tesis/10242
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Reconocimiento facial (informática)
Conductores de automóviles
Human face recognition (Computer science)
Automobile drivers
Descripción
Sumario:Esta tesis busca realizar una comparación entre dos metodologías de reconocimiento de expresiones faciales: Viola-Jones y Regression Based Facial Landmark Detection, los cuales han sido adaptados para la detección de somnolencia, para conocer cuál de ellas es la óptima y se adecua mejor a las condiciones variables de: oclusión, rotación de rostro e iluminación.
Adaptación y comparación de dos metodologías de reconocimiento facial aplicados a la detección de somnolencia en conductores
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