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dc.contributor.advisorBarba Guamán, Luis Rodrigoes_ES
dc.contributor.authorPinzón González, Juan Guillermoes_ES
dc.date.accessioned2021-10-13T03:36:35Z-
dc.date.available2021-10-13T03:36:35Z-
dc.date.issued2021es_ES
dc.identifier.citationPinzón 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 Lojaes_ES
dc.identifier.other1349847es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/28910-
dc.descriptionResumen: 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.isospaes_ES
dc.subjectEstimación de la posición de la cabezaes_ES
dc.subjectDetección de niveles de atenciónes_ES
dc.subjectMagíster en ciencias y tecnologías de la computaciónes_ES
dc.subjectTesis y disertaciones académicases_ES
dc.titleUso de técnicas de visión artificial aplicadas a las plataformas de videoconferencia para la detección de la atención en el aprendizaje remotoes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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