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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/28910
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Barba Guamán, Luis Rodrigo | es_ES |
dc.contributor.author | Pinzón González, Juan Guillermo | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-10-13T03:36:35Z | - |
dc.date.available | 2021-10-13T03:36:35Z | - |
dc.date.issued | 2021 | es_ES |
dc.identifier.citation | Pinzón González, Juan Guillermo. Barba Guamán, Luis Rodrigo.(2021). Uso de técnicas de visión artificial aplicadas a las plataformas de videoconferencia para la detección de la atención en el aprendizaje remoto . Universidad Técnica Particular de Loja | es_ES |
dc.identifier.other | 1349847 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/28910 | - |
dc.description | Resumen: El uso de técnicas de visión por computador para la detección del nivel de atención en salones de clase ha aumentado debido a la pandemia de Covid-19, existen varias técnicas utilizadas para detectar el nivel de atención, por lo que el objetivo de la presente investigación es evaluar técnicas de visión artificial que ayuden a determinar el nivel de atención de los estudiantes, y definir cuál es la técnica que ofrece mejores resultados en plataformas de videoconferencia. Para esto se ha hecho uso de una metodología que consta de: detección de rostro, detección de puntos de referencia facial, reconocimiento facial y estimación de la posición de la cabeza, lo que permitió evidenciar que la técnica que mejor se adapta a plataformas de videoconferencia es la estimación de la posición de la cabeza. Los resultados obtenidos muestran que se puede usar la estimación de la posición de la cabeza para detectar los niveles de atención en plataformas de videoconferencia, esta técnica se ve afectada por el número de participantes y la calidad de imagen de la plataforma que se analiza. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.subject | Estimación de la posición de la cabeza | es_ES |
dc.subject | Detección de niveles de atención | es_ES |
dc.subject | Magíster en ciencias y tecnologías de la computación | es_ES |
dc.subject | Tesis y disertaciones académicas | es_ES |
dc.title | Uso de técnicas de visión artificial aplicadas a las plataformas de videoconferencia para la detección de la atención en el aprendizaje remoto | es_ES |
dc.type | bachelorThesis | es_ES |
Appears in Collections: | Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación |
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