000			nam a22 7a 4500
999			_c49917 _d49917
005			20241206055523.0
008			241119e2024 CK |||fsm||| 00| 0 spa d
040			_aCO-NeUS _bspa _erda
041			_aspa
100	1		_9159773 _aVictoria Castro, Antonio José _eaut
245	1	0	_aSistema híbrido de reconocimiento de microexpresiones faciales empleando métodos preexistentes / _cAntonio José Victoria Castro, Johan Cecilia Vargas Olaya; Director de Tesis Jose de Jesús Salgado Patrón
256			_aDatos electrónicos (1 archivos:3479 MG)
264	1		_aNeiva: _bUniversidad Surcolombiana; _c2024
300			_a1 CD-ROM (82 páginas); _bdiagramas, fotografías, retratos, tablas o cuadros; _c12 cm
336			_2rdacontent _atxt _btxt
337			_2rdamedia _ac _bcd
338			_2rdacarrier _acd _bcd
347			_2rda _atexto _bpdf
502			_aTesis _bIngeniero Eléctrico _cUniversidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica _d2024
505			_aIntroducción -- Objetivos, objetivo general, objetivos específicos -- Marco teórico, expresiones faciales, base de datos, definición de procesamiento de imágenes, redes neuronales, parámetros e hiper-parámetros, análisis de componentes principales (PCA), matlab, detección de microexpresiones faciales -- Metodología, selección y preparación de base de datos, procesamiento de imágenes, redes neuronales, parámetros PCA -- Resultados, fotos generadas por PCA, primer entrenamiento: rostros completos y comparación entre alex net y googlenet, segundo entrenamiento: rostros completos del rostro segmentadas, tercer entrenamiento: rostros completos y partes del rostro, cuarto entrenamiento: segmentación de las regiones de interés con micro-expresiones -- Análisis de resultados, análisis de las fotos generadas por PCA, análisis del primer entrenamiento de rostros completos, análisis del segundo entrenamiento de partes de rostro segmentadas, análisis del tercer entrenamiento para rostros completos y sus partes, análisis del cuarto entrenamiento de segmentación de las regiones de interés -- Conclusiones
520			_a"Las micro-expresiones se definen como breves movimientos involuntarios e incoscientes provenientes de los músculos faciles asociados a emociones principales como ira, miedo, asco, tristeza, felicidad, sorpresa y desprecio. Actualmente hay diversos estudios alrededor de las micro-expresiones faciales con enfoque académico, social, médico y psicológico con diferentes aplicaciones tecnológicas o médicas. En el presente proyecto, se explicará el diseño de un programa capaz de reconocer algunas de las emociones principales a partir de micro-expresiones, para ello se diseñó y entrenó una red neuronal , lo cual se alimentó previamente con una base de datos unificada (compuesta por diferentes bases de datos), la cual se procesó en diferentes aspectos como calidad, resolución, tamaño y etiquetado para posteriormente iniciar con la etapa de entrenamiento, la cual se dividió en varias frases, transfiriendo el aprendizaje del primer entrenamiento al siguiente. Dentro de la etapa antes mencionada se realizó el entrenamiento de la red neuronal enfocado a analizar aspectos generales y micro expresiones, así mismo se priorizó la obtención y configuración de los parámetros e hiper-parámetros de una red neuronal convolucional respectivamente, así como la aplicación del análisis por componentes principales (PCA) para agilizar los procesos. Finalizada la etapa de entrenamiento se obtuvo una red neuronal capaz de clasificar las emociones en rostros completos, parte del rostro, así como de ubicar con cierta precisión las áreas donde se localizan las micro-expresiones en las imágenes del conjunto de prueba."
700	1		_981748 _aSalgado Patrón, José de Jesús, _edrt
700	1		_9159950 _aVargas Olaya, Johan Cecilia _eaut
082	0	4	_221 _aTh IE 420
650		0	_9159911 _aIngeniería Electrónica _xSistema Híbrido
650		0	_9159951 _aIngeniería Electrónica _xMicroexpresiones faciales
942			_2Local _cCD _hTh IE 420 _kTh