DSpace Repository

Desarrollo de un método para la clasificación automática de imágenes faciales basada en el atractivo aplicando máquinas de aprendizaje

Show simple item record

dc.contributor.advisor Cruz Silva, José
dc.contributor.author Alcalde Linares, Elke Romina
dc.contributor.author Valdiviezo Pulido, Vanessa
dc.date.accessioned 2017-08-03T16:12:48Z
dc.date.available 2017-08-03T16:12:48Z
dc.date.issued 2013
dc.identifier.uri http://dspace.unitru.edu.pe/handle/UNITRU/8318
dc.description This thesis is a study of the notion of "facial attractiveness" in the machine learning with the SVM context. To this end, we have used statistical evaluations made to a group of people who rated front face photographs of women qualifying each on a rating scale according to its appeal. The machine learning technique used is Support Vector Machine (SVM). Then the images were trained in SVM on its respective degree of beauty. By using Chi-square test, we compare the distribution of scores of human evaluators with SVM results show that there is no significant difference between the two groups. The results clearly show that facial beauty is a universal concept, which can be learned by a machine. Analyzing the accuracy of the machine in terms of beauty prediction as a function of the training data size indicates that a machine can produce similar results to human thought es_PE
dc.description.abstract En el presente documento se realiza un estudio de la noción de "atractivo facial" en un contexto de “aprendizaje” con Máquinas de Soporte Vectorial. Para ello se han aplicado encuestas a un grupo de personas que evaluaron fotografías frontales de rostros de mujeres calificando a cada una en una escala de valoración conforme a su atractivo. La técnica de aprendizaje de máquinas utilizada son las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Luego las imágenes fueron entrenadas en la SVM con su respectivo grado de belleza. Con la prueba Chi cuadrado se compara la distribución de las puntuaciones de los evaluadores humanos con los de la SVM, demostrando que no existe diferencia significativa entre los dos grupos. Los resultados muestran claramente que la belleza facial es un concepto universal, que puede ser aprendido por una máquina. Analizando la precisión de la misma en cuanto a su predicción de la belleza como una función del tamaño de los datos de entrenamiento indica que una máquina puede producir similares resultados al pensamiento humano es_PE
dc.description.uri Tesis es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional de Trujillo es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ es_PE
dc.source Universidad Nacional de Trujillo es_PE
dc.source Repositorio institucional - UNITRU es_PE
dc.subject Atractivo Facial, Soporte Vectorial, Máquina de Aprendizaje es_PE
dc.title Desarrollo de un método para la clasificación automática de imágenes faciales basada en el atractivo aplicando máquinas de aprendizaje es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_PE
thesis.degree.level Título Profesional es_PE
thesis.degree.name Ingeniero Informático es_PE
thesis.degree.discipline Informática es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas es_PE


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

Search DSpace


Browse

My Account