Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 2650

Número de Visitas: contador visitas

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7753
Título : Valoración automática de la motivación y atención del estudiante mediante expresiones faciales
Autor : Vazquez Rodriguez, Catalina Alejandra%622236
Fecha de publicación : 2017-01-30
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Descripción : Las expresiones faciales proporcionan información no verbal acerca de los estados emocionales y mentales de las personas sin necesidad de comunicación verbal, por ello la extracción y el seguimiento automático de componentes faciales son las principales tareas que deben resolver los sistemas de visión artificial en el ámbito del comportamiento humano, detección de expresiones faciales, interfaces hombre-máquina, entre otras áreas. En este trabajo se propone utilizar Kinect y la librería facetracking para crear un sistema que localice automáticamente el rostro y realizar una interpretación de sus elementos para detectar la motivación en una actividad. La evaluación de las pruebas de este sistema obtuvo que, para casos donde el sistema determinó que los sujetos estaban prestando atención y realmente estaban prestando atención fue de 89.79% y para los casos donde el sistema evaluó que los sujetos de prueba no prestaron atención y en realidad no lo hicieron fue del 90.72%.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones: Tesis de Maestría en Computación

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
MC_Catalina_Alejandra_Vazquez_Rodriguez_2017.pdfTesis34.11 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
MC_Catalina_Alejandra_Vazquez_Rodriguez_2017_c.pdf
  Restricted Access
Cesión de derechos238.05 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir  Request a copy


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons