Reconocimiento de estados afectivos a partir de señales biomédicas.
Las emociones constituyen una parte fundamental de los individuos, influyendo en su comunicación diaria, la toma de decisiones y el foco de atención. La incorporación de las en la tecnología ha avanzado en los últimos años, desde estudios exploratorios en la respuesta a los estímulos, a aplicaciones...
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| Autor Principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis Libro |
| Lenguaje: | Español |
| Materias: |
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|---|---|---|---|
| 001 | 225972.19.f | ||
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| 040 | # | # | |a HHR |
| 080 | # | # | |a 62 |
| 082 | 0 | # | |a 006.3 |
| 100 | 1 | # | |a Bugnon, Leandro Ariel |
| 245 | 1 | 0 | |a Reconocimiento de estados afectivos a partir de señales biomédicas. |c Leandro Ariel Bugnon |
| 260 | # | # | |e Santa Fe |g 2018 |
| 300 | # | # | |a xvi, 84 p. |b il. |c 30 cm. |
| 500 | # | # | |a Esta tesis se encuentra organizada bajo el formato de Tesis por Compilación, aprobado en la resolución N° 255/17 (Expte N° 888317-17) por el Comité Académico de la Carrera Doctorado en Ingeniería, Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral (UNL) |
| 502 | # | # | |a Tesis (Doctorado en Ingeniería-Mención Inteligencia Computacional, Señales y Sistemas)--Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral, 2018 |
| 504 | # | # | |a Bibliografía: p. 73 |
| 505 | 0 | # | |a A method for daily normalitation in emotion recognition / Leandro A. Bugnon, Rafael A. Calvo y Diego H. Milone -- Dimensional affect recognition from HRV: an approach based on supervised SOM and ELM / Leandro A. Bugnon, Rafael A. Calvo y Diego Milone |
| 520 | 3 | # | |a Las emociones constituyen una parte fundamental de los individuos, influyendo en su comunicación diaria, la toma de decisiones y el foco de atención. La incorporación de las en la tecnología ha avanzado en los últimos años, desde estudios exploratorios en la respuesta a los estímulos, a aplicaciones comerciales en interfaces hombre-máquina. En esta tesis se aborda el desafío del reconocimiento de estados afectivos en varios aspectos. Se revisan las propiedades de cada señal fisiológica en términos de su practicidad y potencial. Se propone un método para adaptar un clasificador a nuevos usuarios, estimando parámetros fisiológicos basales. Luego se presentan dos métodos originales para mejorar las tareas de reconocimiento. El primero es un método supervisado basado en mapas auto-organizativos, que permite representar los espacios de características fisiológicas y modelos emocionales, para analizar las relaciones en los datos. El otro , está basado en máquinas de aprendizaje extremo, una novedosa familia de redes neuronales artificiales que tienen gran poder de generalización y puede entrenarse con pocos datos. Los métodos fueron evaluados y comparados con los del estado del arte, en corpus realistas y de acceso libre. |
| 530 | # | # | |a Disponible también en Biblioteca Virtual de la UNL. |u http://bibliotecavirtual.unl.edu.ar/tesis/handle/11185/1116 |
| 650 | 0 | 7 | |a Inteligencia artificial |2 spines |
| 653 | 0 | # | |a Tesis Doctoral FICH |
| 653 | 0 | # | |a Tesis Doctoral en Ingeniería |
| 653 | 0 | # | |a Reconocimiento de emociones |
| 653 | 0 | # | |a Interfaces hombre-máquina |
| 653 | 0 | # | |a Procesamiento de señales biomédicas |
| 653 | 0 | # | |a Métodos auto organizativos |
| 653 | 0 | # | |a Reconocimiento en tiempo real |
| 653 | 0 | # | |a Aprendizaje maquinal |
| 090 | |a Tes.Doc.FICH |b B954 |i 5503671 |u 19 | ||