Torres T., RominaSalas Fuentes, RodrigoMuñoz Contreras, CristianFacultad de Ingeniería2023-05-252023-05-252021https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/50017Tesis (Magíster en Gestión de Tecnologías de la Información y Telecomunicaciones)Actualmente las personas se ven afectadas en su vida cotidiana y laboral por una gran carga mental denominada estrés, la que provoca serios daños a la salud llegando a imposibilitar la continuidad en sus actividades y la ocurrencia de accidentes. Su detección es realizada por especialistas del área de la salud, quienes aplican herramientas, procedimientos y técnicas que dado los tiempos que involucran, no permiten la toma de decisiones de forma oportuna, ya que el estrés se presenta en el corto plazo por lo que se requiere que su detección sea rápida (semi-automática o automática), eliminando los errores debido a la subjetividad humana. Este estudio utiliza 791 imágenes de rostros de jugadores de futbol, clasificando como estrés a las que se encuentran en la situación de patear un penal, que es definida como estresante por las investigaciones en este deporte. Para su reconocimiento semiautomático, se desarrolló un método basado en aprendizaje por transferencia y supervisado mediante una red neuronal convolucional VGG16, se establecieron tres experimentos con veinticinco pruebas cada uno, donde el mejor resultado obtiene una exactitud (accuracy) de 97,5% (pérdidas de 5,7%), superando en un 12,1% al método existente que cumple con los requisitos.esReconocimiento Facial (Ciencia de la Computación).Aprendizaje por Transferencia (Aprendizaje de Máquina)Inteligencia ArtificialTesis