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Trabajo de Fin de GradoDeteccion automatica de expresiones y locuciones en textos TITULACION: Grado en Ingeniera Informatica AUTOR: Alejandro Matas Cruz de la CruzTUTORIZADO POR: Francisco Javier
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Cómo completar deteccion automatica de expresiones

01
Selecciona una plataforma o biblioteca adecuada para la detección automática de expresiones, como OpenCV o Dlib.
02
Prepara un conjunto de datos de imágenes etiquetadas que contengan diversas expresiones faciales.
03
Entrena un modelo de aprendizaje automático utilizando estos datos para que reconozca diferentes expresiones.
04
Realiza un preprocesamiento de las imágenes, como la normalización y la conversión a escala de grises.
05
Implementa algoritmos de detección de caras para localizar rostros en las imágenes.
06
Aplica el modelo entrenado a las regiones de interés para identificar las expresiones faciales en tiempo real.
07
Evalúa el rendimiento del modelo utilizando métricas como la precisión y el recall.
08
Ajusta el modelo según sea necesario para mejorar la precisión del reconocimiento de expresiones.

¿Quién necesita deteccion automatica de expresiones?

01
Investigadores en psicología y neurociencia que estudian emociones humanas.
02
Desarrolladores de software que crean aplicaciones de reconocimiento facial.
03
Empresas de marketing que analizan reacciones de consumidores a productos o anuncios.
04
Educadores en entornos de aprendizaje en línea que desean evaluar la implicación emocional de los estudiantes.
05
Profesionales de la salud mental que buscan herramientas para evaluar emociones en pacientes.
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La detección automática de expresiones es un proceso que implica la identificación y análisis de emociones o sentimientos en las expresiones faciales o en el lenguaje corporal a través de algoritmos y tecnología avanzada.
Generalmente, debe ser presentada por empresas o profesionales que utilizan esta tecnología para el análisis de datos emocionales en investigaciones, marketing, seguridad y otros campos.
Para completar la detección automática de expresiones, se deben seguir los pasos de recopilación de datos, análisis mediante software especializado y presentación de resultados en un informe adecuado.
El propósito de la detección automática de expresiones es entender mejor las emociones humanas, mejorar la interacción persona-máquina y apoyar en campos como la psicología, la publicidad y la atención al cliente.
Se debe reportar información sobre las emociones detectadas, el contexto del análisis, los métodos utilizados, y cualquier hallazgo significativo que pueda ser útil para la interpretación de los resultados.
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