Sistema de identificación de emociones a través de reconocimiento facial utilizando inteligencia artificial

Palabras clave: Expresiones faciales, Emociones, Visión por computadora, Aprendizaje automático, Inteligencia artificial

Resumen

El presente articulo tiene como principal objetivo el desarrollo de un sistema que permita identificar las emociones de una persona mediante el reconocimiento de rostros utilizando inteligencia artificial. Para el desarrollo del sistema se tuvo como base el algoritmo básico de Eigenfaces o Análisis de Componente Principal, el cual es uno de los modelos de reconocimiento de rostros más utilizado. Así mismo fue utilizado el lenguaje Python y algunas de sus librerías disponibles como Numpy, OpenCV y Sklearn para la implementación.

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Citas

J. S. P. Doulik and I. Simonova, Learning Styles in the e-Learning Environment: The Approaches and Research on Longitudinal Changes., 2017.

S. Frankel and M. Mountford, In search of meaningful participation: Making connections between emotions and learning., 2021.

R. R. E. B. C. G. B. M. Taub, R. Azevedo and M. J. Price, How are studentsˆa€™ emotions related to the accuracy of cognitive and metacognitive processes during learning with an intelligent tutoring system?, 2021.

J. Romero, Detecci´on de Emociones y Reconocimiento Facial utilizando aprendizaje profundo, 2020.

J. L. Mancilla Monsalve, Uso de patrones de reconocimiento de las emociones para apoyar la did´actica de ense˜nanza aprendizaje., 2019.

S. Roy, Face emotion recognition with EfficientNetB2, 2021.

E. Jes´us, Detecci´on de Emociones del Usuario, 2014.

E. A. Lara, L. Codigo, H. Alejandro, Q. Cruz, and E. Lara L´evano, Sistema de reconocimiento de gestos faciales captados a trav´es de c´amaras para analizar el nivel de satisfacci´on de clientes en restaurantes., 2019.

G. O. and S. O., Dise˜no de un Sistema de Reconocimiento de rostros aplicando inteligencia y visi´on artificial., 2014.

S. Roy., Face emotion recognition with EfficientNetB2., 2021.

P. Kaur, K. Krishan, S. K. Sharma, and T. Kanchan, Facial-recognition algorithms: A literature review. [Online]. Available: https://doi.org/10.1177/0025802419893168

M. Collins and S. Robert, A Generalization of Principal Component Analysis to the Exponential Family. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/2407485 A Generalization of Principal Component Analysis to the Exponential Family

I. T. Jolliffe, Principal Component Analysis. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/b98835

M. Turk and A. Pentland, Eigenfaces for Recognition. [Online]. Available: https://doi.org/10.1162/jocn. 1991.3.1.71

G. L. Baume, Breve introducci´on a Google Colab., 2021.

J. M. Uriarte, Google Drive., 2020.

P. S. Foundation, El tutorial de Python., 2022.

La librer´ıa Numpy. [Online]. Available: https://aprendeconalf.es/docencia/python/manual/numpy/

GeeksforGeeks, M´odulo OS en Python con ejemplos., 2022.

A. Mordvintsev and A. R. K., Tutoriales de Introducci´on a OpenCV-Python., 2022.

Scikit, Tutorial de aprendizaje de Scikit. [Online]. Available: https://www.tutorialspoint.com/scikit learn/ index.htm

Recibido: 2022-08-20
Aceptado: 2022-09-24
Publicado: 2022-09-30
Cómo citar
[1]
A. Paricela Canazas, J. J. Ramos Blaz, P. D. Torres Martínez, y X. Jaquehua Mamani, «Sistema de identificación de emociones a través de reconocimiento facial utilizando inteligencia artificial», Innov. softw., vol. 3, n.º 2, pp. 140-150, sep. 2022.
Sección
Artículos originales