Reconocimiento y categorización de rostros en imágenes de Instagram
Trabajo de investigación
- Autores:
-
Gutiérrez-Amaya, Diego Alejandro
Roa-Prieto, Kevin Sebastián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Católica de Colombia
- Repositorio:
- RIUCaC - Repositorio U. Católica
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/31001
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10983/31001
- Palabra clave:
- Minería de datos
Desarrollo de software
Aprendizaje profundo (Aprendizaje automático)
Reconocimiento de modelos por computador
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas
Redes convolucionales
Opencv
Maching learning
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Bolívar-Barón, Holman Diegovirtual::3314-1Gutiérrez-Amaya, Diego Alejandroa13d8d47-bb2c-4565-881c-525a411798ae-1Roa-Prieto, Kevin Sebastián7083c74c-8495-4677-935a-eb215de4738c-12024-04-09T21:57:42Z2024-04-09T21:57:42Z2023Trabajo de investigaciónLas enfermedades psicológicas siempre han estado en la sociedad y suelen ser más comunes de lo que se cree. Estas enfermedades en la gran mayoría de los casos son silenciosas y ocultas a la perspectiva de los demás, es por esto por lo que hoy en día, un gran número de personas sufren de síntomas de depresión. Este proyecto propone realizar un software donde se puedan analizar imágenes de Instagram y poder analizarlas y categorizarlas para así dar como resultado si la imagen contiene personas y sus gestos faciales, esto evaluado mediante una programación de mallas y una taxonomía establecida por psicólogos profesionales. El proyecto tiene como primeros objetivos atacar los índices de depresión. En primera instancia se desarrolla un sistema de categorización en el cual se clasificarán las imágenes mediante OpenCv y técnicas de Deep Learning para la lectura de imágenes, y con el uso de redes convolucionales y entrenamiento en cascada se podrá clasificar de manera más efectiva las imágenes. Estos datos se categorizarán respectivamente sea su contenido, con esto se logrará identificar imágenes que contengan rostros de persona y determinar sus gestos faciales para dar relación a sus emociones emitidas en la imagen, a través de mallas virtuales que se identificarán en las imágenes. (Tomado de la fuente)PregradoIngeniero de Sistemas y ComputaciónINTRODUCCIÓN 1. ANTECENDENTES 2. JUSTIFICACION 3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 4. OBJETIVOS 5. MARCO CONCEPTUAL 6. MARCO TEORICO 7. ESTADO DEL ARTE 8. METOLOGIA PROPUESTA 9. ANALISIS DE RESULTADOS 10. CONCLUSIONES 11. TRABAJOS FUTUROS BIBLIOGRAFÍA ANEXOS90 páginasapplication/pdfGutiérrez-Amaya, D. A. & Roa-Prieto, K. S. (2023). Reconocimiento y categorización de rostros en imágenes de Instagram. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas y Computación. Bogotá, Colombiahttps://hdl.handle.net/10983/31001spaUniversidad Católica de ColombiaFacultad de IngenieríasBogotáIngeniería de Sistemas y Computaciónal., M. K. (2019). Face Detection and Recognition Using OpenCV . Obtenido de Face Detection and Recognition Using OpenCV : https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8974493Alonso, F. (s.f.). FutureSpace. Obtenido de https://www.futurespace.es/redes-neuronales-y-deep-learning-capitulo-1-preludio/AMIN. (2017). Cascade Trainer GUI. Obtenido de https://amin-ahmadi.com/cascade-trainer-gui/AWS. (2022). TensorFlow Tiempo de ejecución ligero. Obtenido de https://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.htmlBoletín de Prensa No 1033. (2021). Minsalud, comprometido con la salud mental de los colombianos. 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