Detección de mentiras a través de reconocimiento facial usando Machine Learning
Se desarrolló un modelo de red neuronal capaz de analizar e identificar, en tiempo real, los patrones en las expresiones faciales de una persona para determinar si está mintiendo y en que momento lo hace. Consta de una red convolucional pre-entrenada y una red recurrente LSTM entrenada desde cero. S...
- Autores:
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Torres Mojica, Sebastián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53777
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/53777
- Palabra clave:
- Detectores de mentiras y detección
Redes neuronales convolucionales
Expresión facial
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | Se desarrolló un modelo de red neuronal capaz de analizar e identificar, en tiempo real, los patrones en las expresiones faciales de una persona para determinar si está mintiendo y en que momento lo hace. Consta de una red convolucional pre-entrenada y una red recurrente LSTM entrenada desde cero. Se consiguió un aproximado de 72% de precisión y se desarrolló una interfaz gráfica para poner el modelo en práctica. |
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