ALVÍDREZ LOZANO, FLORENTINO (2019) BIOSENSADO PARA LA DETECCIÓN DE EMOCIONES; CLASIFICACIÓN DE EVENTOS PARA DOS TECNOLOGÍAS. Maestría thesis, Universidad Autónoma de Chihuahua.
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BIOSENSADO PARA LA DETECCIÓN DE EMOCIONES - CLASIFICACIÓN DE EVENTOS PARA DOS TECNOLOGÍAS _ FLORENTINO ALVÍDREZ.pdf Download (4045Kb) | Vista Previa |
Resumen
Las emociones son una parte fundamental en nuestra forma de pensar y de nuestro comportamiento. Ellas mismas accionan estados fisiológicos, los cuales pueden ser medidos y clasificados para identificar el tipo de emoción que una persona experimenta. En el trabajo realizado, se utilizaron imágenes del set de datos IAPS (International Affective Picture System) para evocar diferentes tipos de emociones a 18 participantes divididos en dos grupos (9 para cada uno). Dos tipos de tecnologías de sensado (e-Health y Bitalino) fueron utilizadas en el estudio, con el objetivo de utilizar señales fisiológicas como la frecuencia cardiaca y la actividad electrodérmica de la piel, esto, para identificar y clasificar Valencia alta y baja, así como Arousal alto y bajo. Los clasificadores implementados fueron: Bosques aleatorios (Random-Forest), Maquinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales (MLP), k-vecinos más cercanos (KNN) y Arboles de decisión (Decision-Tree). Dentro de los cuales se lograron identificar con F1-Score una precisión de 51.06% (con Decision-Tree) en Bitalino y un 54.81% (con KNN) en e-Health la Valencia alta y baja, mientras que para detectar Arousal, se logró un 70.67% (con Random-Forest) en Bitalino y un 55.85% (con KNN) en e-Health.
Tipo de Documento: | Tesis (Maestría) |
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Palabras Clave: | Bitalino, E-Health, Biosensors, IAPS, Machine Learning. |
Clasificación temática: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
Usuario Remitente: | Admin Administrador del Respositorio |
Depositado: | 19 Nov 2019 18:48 |
Ultima Modificación: | 02 Ago 2022 20:00 |
URI: | http://repositorio.uach.mx/id/eprint/247 |
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