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

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...

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Bibliographic Details
Main Author: Cama Castillo, Yulian André
Other Authors: Beltrán Castañón, César Armando
Format: Others
Language:Spanish
Published: Pontificia Universidad Católica del Perú 2015
Subjects:
Online Access:http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/5960
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spelling ndltd-PUCP-oai-tesis.pucp.edu.pe-123456789-59602019-02-21T16:18:29Z Prototipo computacional para la detección y clasificación de expresiones faciales mediante la extracción de patrones locales binarios Cama Castillo, Yulian André Beltrán Castañón, César Armando Reconocimiento óptico de patrones Reconocimiento de imágenes Personas--Expresiones. 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. Tesis 2015-05-27T20:45:37Z 2015-05-27T20:45:37Z 2015 2015-05-27 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/5960 spa Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ application/pdf application/pdf Pontificia Universidad Católica del Perú Pontificia Universidad Católica del Perú Repositorio de Tesis - PUCP
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Cama Castillo, Yulian André
Prototipo computacional para la detección y clasificación de expresiones faciales mediante la extracción de patrones locales binarios
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. === Tesis
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