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dc.contributores-ES
dc.creatorMerchán, Fernando
dc.creatorGaleano, Sebastián
dc.creatorPoveda, Héctor
dc.date2016-06-28
dc.date.accessioned2017-07-28T13:57:07Z
dc.date.available2017-07-28T13:57:07Z
dc.identifierhttp://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/21
dc.identifier.urihttp://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/1801
dc.descriptionEl presente artículo aborda aspectos del entrenamiento de la máquina de aprendizaje AdaBoost con modelos de reconocimiento de objetos basados en características de apariencia tales como: Patrones Binarios Locales (LBP), Histograma de Gradientes Orientados (HOG) y características tipo Haar para la detección de sonrisas. En este contexto realizamos un estudio del impacto de varios parámetros de entrenamiento de los modelos. Proponemos un nuevo enfoque con respecto a la selección de muestras positivas utilizadas en el periodo de aprendizaje. A diferencia de otros trabajos que utilizan como muestras positivas rostros sonrientes completos, proponemos utilizar únicamente la sección del rostro correspondiente a la boca sonriente. Las pruebas realizadas muestran que nuestro enfoque ofrece hasta un 40% de disminución en el tiempo de entrenamiento y hasta un 20% de disminución en el tiempo de detección con respecto al enfoque convencional, conservando una precisión de detección comparable. Además, se estudió la in!uencia de la normalización del tamaño de las imágenes de entrenamiento y prueba en ambos enfoques de entrenamiento. También se estudió el impacto del tamaño de las ventanas de análisis en el rendimiento de los métodos de detección para el caso de entrenamiento usando bocas sonrientes como muestras positivas.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Tecnológica de Panamáes-ES
dc.relationhttp://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/21/pdf
dc.relationhttp://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/21/html
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.source2219-6714
dc.source1680-8894
dc.sourceI+D Tecnológico; Vol. 10, Núm. 2 (2014): Revista I+D Tecnológico; 17-30es-ES
dc.subjectdetección de sonrisas, AdaBoost, características tipo Haar, patrones binarios locales, histogramas de gradientes orientadoses-ES
dc.titleMejoras en el Entrenamiento de Esquemas de Detección de Sonrisas Basados en AdaBoostes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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  • Vol. 10, Núm. 2 (2014): Revista I+D Tecnológico [6]
    La Universidad Tecnológica de Panamá se complace en presentar a la comunidad científica en general la segunda edición del año 2014 de la Revista de I+D Tecnológico, correspondiente al volumen 10 número 2.

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