Aplicación web para la detección de mentiras utilizando redes neuronales recurrentes y micro-expresiones

Descripción del Articulo

En la vida cotidiana, detectar una falacia puede tener importantes implicaciones en distintas situaciones sociales. Descifrar mentiras, puede ser determinante en situaciones que impliquen consecuencias graves o moderadas; como el caso de investigaciones policiales. El trabajo expuesto en las siguien...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Rodriguez Meza, Bryan Alberto, Vargas Lopez-Lavalle, Renzo Nicolas
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/656019
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/656019
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes neuronales recurrentes
Detección de engaños
Referencia faciales
Recurrent neural networks
Deception detection
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description En la vida cotidiana, detectar una falacia puede tener importantes implicaciones en distintas situaciones sociales. Descifrar mentiras, puede ser determinante en situaciones que impliquen consecuencias graves o moderadas; como el caso de investigaciones policiales. El trabajo expuesto en las siguientes paginas tiene como fin la realización de un sistema de detección de mentiras que utilice una cámara web como medio único para la detección. Además de esto, se busca realizar la investigación correspondiente a las subáreas relacionadas al problema. Estas son la de detección de mentiras, Deep learning y visión computacional. En este trabajo expuesto, se asumirá al acto de mentir como cualquier acto que busque comunicar información falsa o trastornada, de forma deliberada con la finalidad de engañar a otros. La investigación realizada, se hará presente en el desarrollo de un proyecto cuyo alcance consiste en la creación de una aplicación capaz de detectar si una persona dice la verdad a partir de su reconocimiento facial. Para ello, se utilizarán técnicas de visión computacional y machine learning con el fin de dar otra opción más económica y accesible ante las otras metodologías (polígrafo, ERPs, fMRI) que se basan en analizar el estado cerebral requieren de maquinaria extremadamente costosa y tienden a tener la misma precisión que el uso de polígrafos.
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Estas son la de detección de mentiras, Deep learning y visión computacional. En este trabajo expuesto, se asumirá al acto de mentir como cualquier acto que busque comunicar información falsa o trastornada, de forma deliberada con la finalidad de engañar a otros. La investigación realizada, se hará presente en el desarrollo de un proyecto cuyo alcance consiste en la creación de una aplicación capaz de detectar si una persona dice la verdad a partir de su reconocimiento facial. Para ello, se utilizarán técnicas de visión computacional y machine learning con el fin de dar otra opción más económica y accesible ante las otras metodologías (polígrafo, ERPs, fMRI) que se basan en analizar el estado cerebral requieren de maquinaria extremadamente costosa y tienden a tener la misma precisión que el uso de polígrafos.In everyday life, detecting a fallacy can have important implications in different social situations. Deciphering lies can be decisive in situations that involve serious or moderate consequences, as in the case of police investigations. The work presented in the following pages is aimed at the realization of a lie detection system that uses a web camera as the only means for detection. In addition to this, it seeks to carry out the investigation corresponding to the subareas related to the problem. These subareas are lie detection, deep learning, and computer vision. In this exposed work, the act of lying will be assumed as any act that seeks to communicate false or disturbed information, deliberately with the purpose of deceiving others. The research carried out will be present in the development of a project whose scope consists of the creation of an application capable of detecting if a person is telling the truth from their facial recognition. To do this, computer vision and machine learning techniques will be used in order to provide another cheaper and more accessible option compared to other methodologies (polygraph, ERPs, fMRI) that are based on analyzing the brain state, require extremely expensive machinery and tend to have the same precision as the use of polygraphs.Trabajo de investigaciónapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCRedes neuronales recurrentesDetección de engañosReferencia facialesRecurrent neural networksDeception detectionFacial referencehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01Aplicación web para la detección de mentiras utilizando redes neuronales recurrentes y micro-expresionesWeb application for lie detection using recurrent neural networks and micro-expressionsinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de IngenieríaBachillerCiencias de la ComputaciónBachiller en Ciencias de la Computación2021-05-20T16:51:49Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionhttps://orcid.org/0000-0002-7510-618Xhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller611016CONVERTED2_37417852091-12-31Rodriguez_MB.pdfRodriguez_MB.pdfapplication/pdf5290891https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/8/Rodriguez_MB.pdfa66a7d549f3047f0716e6b975d2ae9f7MD58falseTHUMBNAILRodriguez_MB.pdf.jpgRodriguez_MB.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg31826https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/7/Rodriguez_MB.pdf.jpg228b29bdfb835b28933ca9972c75e4c2MD57false2091-12-31Rodriguez_MB_Ficha.pdf.jpgRodriguez_MB_Ficha.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg34736https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/10/Rodriguez_MB_Ficha.pdf.jpg79dabdc2a65e792f4ecbd4979537c657MD510falseTEXTRodriguez_MB.pdf.txtRodriguez_MB.pdf.txtExtracted texttext/plain240866https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/6/Rodriguez_MB.pdf.txte5ed2404bcde40d5f13d6d7a3bc4dc7bMD56false2091-12-31Rodriguez_MB_Ficha.pdf.txtRodriguez_MB_Ficha.pdf.txtExtracted texttext/plain396https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/9/Rodriguez_MB_Ficha.pdf.txtf5fec2eb76ad2c3c9ab0c613de997d75MD59falseORIGINALRodriguez_MB.pdfRodriguez_MB.pdfapplication/pdf4960498https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/3/Rodriguez_MB.pdf43794734a10673c59f0b74cdc5c9fa7dMD53true2091-12-31Rodriguez_MB.docxRodriguez_MB.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document5982184https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/4/Rodriguez_MB.docxfe038606c28e738654c9f4b3d480f24cMD54false2091-12-31Rodriguez_MB_Ficha.pdfRodriguez_MB_Ficha.pdfapplication/pdf953511https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/5/Rodriguez_MB_Ficha.pdf90990132d9f0e967f8ca9790d2b0afaaMD55falseLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81031https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/656019/1/license_rdf934f4ca17e109e0a05eaeaba504d7ce4MD51false10757/656019oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6560192025-07-19 21:56:07.343Repositorio académico upcupc@openrepository.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