Reconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEG
El reconocimiento de emociones es una necesidad en la interacción de los seres humanos con las computadoras. A veces, las demandas de los usuarios pueden ser inferidas implícitamente por el estado emocional en el que se encuentran. Si los sistemas computacionales logran efectivamente responder a dic...
- Autores:
-
Salcedo Escobar, Juan Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40352
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/40352
- Palabra clave:
- Magnetoencefalografía
Cerebro
Procesamiento de señales
Aprendizaje supervisado (Aprendizaje automático)
Emociones
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| id |
UNIANDES2_fa513f60501c81dd96b43416d1eee162 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40352 |
| network_acronym_str |
UNIANDES2 |
| network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
| repository_id_str |
|
| dc.title.es_CO.fl_str_mv |
Reconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEG |
| title |
Reconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEG |
| spellingShingle |
Reconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEG Magnetoencefalografía Cerebro Procesamiento de señales Aprendizaje supervisado (Aprendizaje automático) Emociones Ingeniería |
| title_short |
Reconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEG |
| title_full |
Reconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEG |
| title_fullStr |
Reconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEG |
| title_full_unstemmed |
Reconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEG |
| title_sort |
Reconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEG |
| dc.creator.fl_str_mv |
Salcedo Escobar, Juan Felipe |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Giraldo Trujillo, Luis Felipe |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Salcedo Escobar, Juan Felipe |
| dc.contributor.jury.none.fl_str_mv |
Lozano Martínez, Fernando Enrique |
| dc.subject.keyword.es_CO.fl_str_mv |
Magnetoencefalografía Cerebro Procesamiento de señales Aprendizaje supervisado (Aprendizaje automático) Emociones |
| topic |
Magnetoencefalografía Cerebro Procesamiento de señales Aprendizaje supervisado (Aprendizaje automático) Emociones Ingeniería |
| dc.subject.themes.none.fl_str_mv |
Ingeniería |
| description |
El reconocimiento de emociones es una necesidad en la interacción de los seres humanos con las computadoras. A veces, las demandas de los usuarios pueden ser inferidas implícitamente por el estado emocional en el que se encuentran. Si los sistemas computacionales logran efectivamente responder a dichos impulsos emocionales, la experiencia de quién lo controle podría mejorar significativamente. Por esto, resulta necesario comprender el comportamiento de distintas señales del cerebro como respuesta a los contenidos multimedia que le son presentados. Entonces, el objetivo de este proyecto será desarrollar algoritmos que ayuden a encontrar patrones en la actividad cerebral de una persona frente a estímulos multimedia, para así reconocer que emociones siente frente al mismo. Para esto, se usara el dataset DECAF, donde se realizó un estudio a 30 pacientes sobre su comportamiento al observar vídeos musicales y fragmentos de películas reconocidas. Las señales recopiladas provienen de técnicas como la magnetoencefalografía (MEG), electrocardiografía (ECG), entre otras. Para propósitos prácticos de este proyecto, las estudiadas serán las señales MEG. La forma de obtener dicho reconocimiento de patrones se dará a modo de ranking, donde al ubicar correctamente los vídeos más impactantes para los pacientes en las primeras posiciones del ranking se podrá conocer qué regiones del cerebro influyen mayoritariamente en la predicción de dicha posición |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2018 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2020-06-10T17:07:44Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2020-06-10T17:07:44Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/40352 |
| dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv |
u808247.pdf |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| url |
http://hdl.handle.net/1992/40352 |
| identifier_str_mv |
u808247.pdf instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv |
34 hojas |
| dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_CO.fl_str_mv |
Uniandes |
| dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv |
Ingeniería Electrónica |
| dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
| dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv |
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica |
| dc.source.es_CO.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| instname_str |
Universidad de los Andes |
| institution |
Universidad de los Andes |
| reponame_str |
Repositorio Institucional Séneca |
| collection |
Repositorio Institucional Séneca |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2a74f7f7-3862-488c-9491-610bc717e8c7/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1f358e91-b980-4aaf-9cfa-a5d5f3f29a7e/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/929fc5ed-1862-4ef9-ac7e-42788e22668a/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
226cfdc00b4988e9cfb2bcbacd1e785e cd9e4276962035e6ce42204f1900d614 865633554c7488575b1d66a94610b2d5 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
| repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
| _version_ |
1828159267516973056 |
| spelling |
Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Giraldo Trujillo, Luis Felipe2af401d9-d9aa-46a3-b105-dbd811b6b8da400Salcedo Escobar, Juan Felipe1ed40984-d636-45d7-aed6-13057ab17a14500Lozano Martínez, Fernando Enrique2020-06-10T17:07:44Z2020-06-10T17:07:44Z2018http://hdl.handle.net/1992/40352u808247.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/El reconocimiento de emociones es una necesidad en la interacción de los seres humanos con las computadoras. A veces, las demandas de los usuarios pueden ser inferidas implícitamente por el estado emocional en el que se encuentran. Si los sistemas computacionales logran efectivamente responder a dichos impulsos emocionales, la experiencia de quién lo controle podría mejorar significativamente. Por esto, resulta necesario comprender el comportamiento de distintas señales del cerebro como respuesta a los contenidos multimedia que le son presentados. Entonces, el objetivo de este proyecto será desarrollar algoritmos que ayuden a encontrar patrones en la actividad cerebral de una persona frente a estímulos multimedia, para así reconocer que emociones siente frente al mismo. Para esto, se usara el dataset DECAF, donde se realizó un estudio a 30 pacientes sobre su comportamiento al observar vídeos musicales y fragmentos de películas reconocidas. Las señales recopiladas provienen de técnicas como la magnetoencefalografía (MEG), electrocardiografía (ECG), entre otras. Para propósitos prácticos de este proyecto, las estudiadas serán las señales MEG. La forma de obtener dicho reconocimiento de patrones se dará a modo de ranking, donde al ubicar correctamente los vídeos más impactantes para los pacientes en las primeras posiciones del ranking se podrá conocer qué regiones del cerebro influyen mayoritariamente en la predicción de dicha posiciónEmotion encoding is currently a need in the interaction between machines and humans. Sometimes, user demands can be known implicitly by the emotional state that they are. If computational systems are able to effectively respond to those emotional stimuli, the control experience could improve significantly. That is why is necessary to comprehend the nature of different brain signals as response to multimedia content. According to that, this document has the objective of develop algorithms that help to find patterns in brain activity from multimedia stimuli, in order to recognize the emotions encoded from that stimuliIngeniero ElectrónicoPregrado34 hojasapplication/pdfspaUniandesIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónicainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaReconocimiento y clasificación de emociones generadas por estímulos multimedia a través de señales MEGTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMagnetoencefalografíaCerebroProcesamiento de señalesAprendizaje supervisado (Aprendizaje automático)EmocionesIngenieríaPublicationORIGINALu808247.pdfapplication/pdf2616215https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2a74f7f7-3862-488c-9491-610bc717e8c7/download226cfdc00b4988e9cfb2bcbacd1e785eMD51TEXTu808247.pdf.txtu808247.pdf.txtExtracted texttext/plain79112https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1f358e91-b980-4aaf-9cfa-a5d5f3f29a7e/downloadcd9e4276962035e6ce42204f1900d614MD54THUMBNAILu808247.pdf.jpgu808247.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9480https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/929fc5ed-1862-4ef9-ac7e-42788e22668a/download865633554c7488575b1d66a94610b2d5MD551992/40352oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/403522023-10-10 16:14:40.337https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |