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dc.contributor.authorVazquez Rodriguez, Catalina Alejandra%622236-
dc.creatorVazquez Rodriguez, Catalina Alejandra%622236-
dc.date.accessioned2024-05-07T22:18:40Z-
dc.date.available2024-05-07T22:18:40Z-
dc.date.issued2017-01-30-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7753-
dc.descriptionLas expresiones faciales proporcionan información no verbal acerca de los estados emocionales y mentales de las personas sin necesidad de comunicación verbal, por ello la extracción y el seguimiento automático de componentes faciales son las principales tareas que deben resolver los sistemas de visión artificial en el ámbito del comportamiento humano, detección de expresiones faciales, interfaces hombre-máquina, entre otras áreas. En este trabajo se propone utilizar Kinect y la librería facetracking para crear un sistema que localice automáticamente el rostro y realizar una interpretación de sus elementos para detectar la motivación en una actividad. La evaluación de las pruebas de este sistema obtuvo que, para casos donde el sistema determinó que los sujetos estaban prestando atención y realmente estaban prestando atención fue de 89.79% y para los casos donde el sistema evaluó que los sujetos de prueba no prestaron atención y en realidad no lo hicieron fue del 90.72%.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleValoración automática de la motivación y atención del estudiante mediante expresiones facialeses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorPinto Elias, Raul%16149-
dc.folio1034es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
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