Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática

 

  cambiar a curso:   2020-21   2022-23



Grado en Ingeniería Informática


TRABAJOS FIN DE GRADO
curso: 2021-22

Reconocimiento de emociones mediante técnicas de Deep Learning


Tecnologías Específicas

Computación
 


Descripcion y Objetivos

El objetivo del TFG es el reconocimiento de emociones a partir de las expresiones faciales usando técnicas de Depp learning. Para el desarrollo de este TFG se usarán bases de datos con imágenes etiquetadas que muestran una emoción. Se aplicarán redes ya existentes de Deep learning ( AlexNet, VGGNet, ResNet,  Inception, EfficientNet) para la detección de emociones. Se creará una red convolucional propia en base a los criterios que se estimen convenientes para establecer una comparativa con las anteriores.

 


Metodología y Competencias

Para la resolución de este problema emplearemos Python como lenguaje de programación.

Estudio de Tensorflow y librerías relacionadas con el mismo como Keras y Pytorch.

Estudio de arquitecturas existentes de redes convolucionales para su uso con imágenes.

Creación y comprobación de una red convolucional propia.

 

Competencias:

[CM4] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.

[CM7] Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

 


Medios a utilizar

PC o portátil

 


Bibliografía

  1. Iandola, Forrest N., et al. "SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and< 1MB model size." arXiv preprint arXiv:1602.07360 (2016).
  2.  Szegedy, Christian, Sergey Ioffe, and Vincent Vanhoucke. "Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning." arXiv preprint arXiv:1602.07261 (2016).
  3. Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. " Deep convolutional networks for large-scale image recognition."
  4. O. Abdel-Hamid, L. Deng, D. Yu, and H. Jiang, “Deep segmental neural networks for speech recognition.” in Proc. INTERSPEECH, 2013, pp. 1849–1853
  5. Martín Abadi, Ashish Agarwal, Paul Barham, Eugene Brevdo,Zhifeng Chen, Craig Citro, Greg S. Corrado, Andy Davis,Jeffrey Dean, Matthieu Devin, Sanjay Ghemawat, Ian Goodfellow,Andrew Harp, Geoffrey Irving, Michael Isard, Rafal Jozefowicz, Yangqing Jia,Lukasz Kaiser, Manjunath Kudlur, Josh Levenberg, Dan Mané, Mike Schuster,Rajat Monga, Sherry Moore, Derek Murray, Chris Olah, Jonathon Shlens,Benoit Steiner, Ilya Sutskever, Kunal Talwar, Paul Tucker,Vincent Vanhoucke, Vijay Vasudevan, Fernanda Viégas,Oriol Vinyals, Pete Warden, Martin Wattenberg, Martin Wicke,Yuan Yu, and Xiaoqiang Zheng.TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems,2015. Software available from tensorflow.org.
  6. Paszke, Adam, Sam Gross, Francisco Massa, Adam Lerer, James Bradbury, Gregory Chanan, Trevor Killeen et al. "Pytorch: An imperative style, high-performance deep learning library." Advances in neural information processing systems 32 (2019): 8026-8037.
  7. Abdullah, S. M. S. A., Ameen, S. Y. A., Sadeeq, M. A., & Zeebaree, S. (2021). Multimodal emotion recognition using deep learningJournal of Applied Science and Technology Trends2(02), 52-58.
  8. Ng, H. W., Nguyen, V. D., Vonikakis, V., & Winkler, S. (2015, November). Deep learning for emotion recognition on small datasets using transfer learning. In Proceedings of the 2015 ACM on international conference on multimodal interaction (pp. 443-449).
 


Tutores


LOPEZ BONAL, Mª TERESA
SANCHEZ REOLID, ROBERTO
 

Alumno


LÓPEZ BERMEJO, GUILLERMO

 

 

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Curso: 2021-22
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