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Reconocimiento de expresiones con Kinect

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2015-04
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2015-05-04
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Los progresos recientes en análisis automáticos de rasgos faciales y comportamentales han abierto una puerta a nuevas aplicaciones para la identificación de conductas no verbales. Por ejemplo, en el área de la salud, los algoritmos de visión por ordenador pueden ayudar al personal sanitario a mejorar la comunicación a través de la telemedicina. Los descriptores automáticos del comportamiento pueden además añadir información cuantitativa a las interacciones profesional - paciente. Otro campo de aplicación es el de la psicología, donde una aplicación relevante para este tipo de tecnología no verbal es el desarrollo de descriptores robustos de comportamiento que se correlacionan con trastornos psicológicos como la depresión, ansiedad, trastornos de estrés postraumático o de hiperactividad, etc. De esta forma, el objetivo de este proyecto fin de carrera ha sido el de detectar variaciones faciales que se presentan en la cara de una persona ante diferentes estímulos. En este caso, los estímulos han consistido en vídeos que se han mostrado a las personas que se sometieron al estudio piloto que se llevó a cabo en la Fundación Jiménez Díaz. Estos estímulos son recogidos a través del nuevo sensor Kinect, disponible en el mercado desde mediados del 2014, y que permite obtener un análisis detallado de los movimientos faciales. Una colección de 3 vídeos de corta duración fue mostrada a los participantes, cada uno de ellos con un objetivo en concreto. Los resultados del estudio serán analizados en términos de FACS, considerado como uno de los métodos más eficaces para medir los comportamientos faciales. Este sistema divide las expresiones faciales en unidades de acción (UAs) en vez de hacer una clasificación en unas cuantas emociones básicas
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Keywords
Reconocimiento de formas, Biometría, Microsoft Kinect, Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad
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