Identificación de señales multimodales para el reconocimiento de emociones humanas por parte de un robot

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dc.contributor.authorPérez Hernández, Andrea Katherínspa
dc.contributor.authorQuintero, Carlos Andrésspa
dc.contributor.authorCalderón Chávez, Juan Manuelspa
dc.contributor.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001370569spa
dc.contributor.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001373446spa
dc.contributor.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000380938spa
dc.contributor.googlescholarhttps://scholar.google.es/citations?user=jBM--okAAAAJ&hl=esspa
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0915-8691spa
dc.coverage.campusCRAI-USTA Bogotáspa
dc.date.accessioned2020-08-05T20:33:46Zspa
dc.date.available2020-08-05T20:33:46Zspa
dc.date.issued2020-08-05spa
dc.descriptionEste proyecto busca realizar la identificación de señales multimodales para el reconocimiento de emociones en el contexto de la interacción humano-robot, permitiendo que el robot identifique rasgos físicos emocionales del ser humano basadas en datos multimodales obtenidos de voz y gestos corporales emitidos por un usuario. Para la identificación y aprendizaje de los gestos físicos humanos se presentaran dos modalidades de estudio: Un aprendizaje inicial (entrenamiento) y un refuerzo del aprendizaje conforme se presentan interacciones con el robot. Teniendo en cuenta que el sistema estará dividido en diferentes módulos que cumplen funciones específicas como la detección en tiempo real de actividad en las entradas multimodales, la caracterización de las entradas, el entrenamiento automático de modelos de inteligencia computacional, la predicción de etiquetas de clasificación, los procedimientos de interacción humano-robot y la gestión de comunicaciones. Finalmente, se presenta el diseño y aplicación de múltiples pruebas con el fin de evaluar las funciones específicas y el sistema en general. Los resultados permiten evidenciar las características y capacidades del aprendizaje, la interacción y la calidad de la experiencia de usuario.spa
dc.description.domainhttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.format.mimetypetext/htmlspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/28932
dc.relation.annexedhttp://unidadinvestigacion.usta.edu.co spa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subject.keywordMachine Learningspa
dc.subject.keywordReal Timespa
dc.subject.proposalInteligencia computacionalspa
dc.subject.proposalInteracción Humano-Robotspa
dc.subject.proposalRobótica.spa
dc.titleIdentificación de señales multimodales para el reconocimiento de emociones humanas por parte de un robotspa
dc.type.categoryApropiación Social y Circulación del Conocimiento: Informes finales de investigaciónspa

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