Análisis comparativo de algoritmos Deep Learning para identificar emociones primarias en los seres humanos.
ilustraciones.
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2024
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| spelling | Análisis comparativo de algoritmos Deep Learning para identificar emociones primarias en los seres humanos.Comparative analysis of Deep Learning algorithms to identify the primary emotions of human beings.Mediavilla Flores, Diana KatherineQuishpe Guachalá, María JoséAudioDeepFaceDeep LearningEmocionesSpeech SDKEmotionsilustraciones.El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo: Realizar un estudio comparativo de modelos empleados para detectar emociones tanto en el contenido del mensaje como en imágenes del rostro, para evaluar su rendimiento y evidenciar la precisión en la identificación de las emociones primarias. La investigación siguió un enfoque cualitativo de alcance descriptivo, que involucra el análisis de emociones y sentimientos a través de imágenes y audio, utilizando tecnologías de aprendizaje automático y servicios cognitivos en la nube. Se usaron Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) preentrenadas y técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes para obtener una alta precisión en la identificación y verificación usando la librería DeepFace para identificar emociones en imágenes subidas o capturadas en tiempo real, mientras que, el procesamiento de audio emplea Speech SDK de Azure para transcripción y análisis de sentimientos, utilizando Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) entrenadas en grandes conjuntos de datos de audio para mapear las características de audio a probabilidades fonéticas. El estudio planteo la identificación de las emociones mediante las APIs en una interfaz, para que una vez obtenidos los resultados, puedan ser tratados mediante un análisis Bimodal, utilizando una combinación lineal ponderada, con una combinación del 80%, se obtuvo un promedio de precisión del 41,78% por audio y 96,52% con imágenes.This research aimed to carry out a comparative study of models to detect emotions both in the content of the message and in images of the face, to evaluate their performance, and to demonstrate accuracy in identifying primary emotions. The research followed a qualitative approach with a descriptive scope, involving the analysis of emotions and feelings through images and audio, employing machine learning technologies and cognitive cloud services. On the one hand, it used Pre-trained Convolutional Neural Networks (CNNs) and advanced image processing techniques to obtain high accuracy in identification and verification using the DeepFace library to identify emotions in uploaded or captured images in real-time. On the other hand, audio processing employed Azure's Speech SDK for transcription and sentiment analysis, using Recurrent Neural Networks (RNNs) trained on large audio datasets to map audio features to phonetic probabilities. After obtaining the results, the study proposed the identification of emotions using APIs in an interface so that they could be treated by a Bimodal analysis using a weighted linear combination, with a combination of 80%, an average accuracy of 41.78% obtained for audio and 96.52% with images.PregradoIngeniera InformáticaUniversidad Central del EcudaorFacultad de Ingeniería y Ciencias AplicadasQuitoCarrera de Ingeniería InformáticaRosas Lara, Mauro Leonardo2024-11-25T20:17:03Z2024-11-25T20:17:03Z2024Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion72 páginas.application/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/octet-streamapplication/octet-streamMediavilla Flores, D y Quishpe Guachalá, M. (2024). Análisis comparativo de algoritmos Deep Learning para identificar emociones primarias en los seres humanos. Universidad Central del Ecudaor.https://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/35348spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio de la Universidad Central del Ecuadorinstname:Universidad Central del Ecuadorinstacron:UCE2024-12-11T11:57:25Zoai:dspace.uce.edu.ec:25000/35348Institucionalhttp://www.dspace.uce.edu.ec/Universidad públicahttps://www.uce.edu.ec/http://www.dspace.uce.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:24872024-12-11T11:57:25Repositorio de la Universidad Central del Ecuador - Universidad Central del Ecuadorfalse |
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