Detección de emociones en videojuegos usando redes neuronales convolucionales
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Fecha
2022
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
Título de la revista
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Editor
Universidad Andrés Bello
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Licencia CC
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Resumen
En este trabajo, se usa la investigación de Paul Ekman (Ekman, 1997) acerca del
reconocimiento de las expresiones faciales y las emociones que se relacionan con ellas, para
automatizar su reconocimiento usando redes neuronales convolucionales, que son capaces
de percibir rasgos de estas expresiones faciales a través de imágenes dando una
interpretación de cada una de ellas basadas en un modelo. El trabajo extiende los resultados
de trabajos anteriores en el entrenamiento de una red neuronal convolucional para
reconocer emociones (Urrutia, 2021), mediante cambios tanto en las bases de datos
(datasets) como en los hiperparámetros, obteniéndose distintos resultados y descubriendo
las variaciones que obtiene cada modelo al ser entrenado con distintas imágenes.
Se concluye que al separar las expresiones faciales en cada entrenamiento el modelo es
capaz en cierta medida de reconocer estas expresiones, pero existen distintos factores que
son determinantes y que influencian cambios en las predicciones a la hora de entrenar el
modelo de red neuronal convolucional.
In this work, Paul Ekman's research (Ekman, 1997) on the recognition of facial expressions and the emotions related to them is used to automate their recognition using convolutional neural networks, which can perceive features of these facial expressions through images giving a model-based interpretation of each of them. The work extends the results of previous work on the training of a convolutional neural network to recognize emotions (Urrutia, 2021), by changing both the datasets and the hyperparameters, obtaining different results and discovering the variations obtained by each model when trained with different images. It is concluded that by separating the facial expressions in each training the model can recognize these expressions, but there are different factors that are determinants and that influence changes in the predictions when training the convolutional neural network model.
In this work, Paul Ekman's research (Ekman, 1997) on the recognition of facial expressions and the emotions related to them is used to automate their recognition using convolutional neural networks, which can perceive features of these facial expressions through images giving a model-based interpretation of each of them. The work extends the results of previous work on the training of a convolutional neural network to recognize emotions (Urrutia, 2021), by changing both the datasets and the hyperparameters, obtaining different results and discovering the variations obtained by each model when trained with different images. It is concluded that by separating the facial expressions in each training the model can recognize these expressions, but there are different factors that are determinants and that influence changes in the predictions when training the convolutional neural network model.
Notas
Proyecto de Título (Ingeniero Civil Informático)
Palabras clave
Videojuegos, Redes Neurales (Ciencia de la Computación), Emociones