Reconocimiento de Emociones mediante el Mouse y Teclado
El objetivo principal del presente trabajo fue desarrollar un micro-servicio para el reconocimiento de emociones a través del uso del mouse y teclado, esta investigación se realizó de forma deductiva e inductiva las cuales permitieron conocer el funcionamiento que puede llegar a tener un micro-servi...
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| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI)
2023-06-01
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| Series: | Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://publicaciones.uci.cu/index.php/serie/article/view/1383 |
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|---|---|
| author | Ramón Toala Dueñas Cristhian Maldonado Toala Diego Menéndez Navia |
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| author_sort | Ramón Toala Dueñas |
| collection | DOAJ |
| description | El objetivo principal del presente trabajo fue desarrollar un micro-servicio para el reconocimiento de emociones a través del uso del mouse y teclado, esta investigación se realizó de forma deductiva e inductiva las cuales permitieron conocer el funcionamiento que puede llegar a tener un micro-servicio como también el requerimiento necesario para cumplir las funcionalidades del mismo. Para el desarrollo de este trabajo se requirió el uso de una aplicación web para la obtención de información para así crear un DataSet que no es más que datos almacenados utilizados para el entrenamiento de una red neuronal, la cual fue necesaria para el desarrollo del micro-servicio. La metodología que se utilizó para el desarrollo del proyecto fue la metodología Cascada, la cual consta de cinco etapas a realizar: Análisis de Requerimientos, Diseño, Implementación, Verificación y Mantenimiento. Como entorno de desarrollo para la aplicación web fue JavaScript lo cual es un lenguaje de programación, como gestor de base de datos se utilizó MySQL y para su conexión se utilizó como parte principal PHP, también se utilizó los framework TensorFlow y Keras, para el desarrollo del micro-servicio se utilizó los datos almacenados del DataSet lo cual se implementó el lenguaje de programación Python para el entrenamiento de la red neuronal como también el uso del framework Flask. Una vez concluido la aplicación web como micro-servicio se realizó una verificación y mantenimientos necesarios, por lo que se concluye que el micro-servicio puede llegar a tener un mayor índice de acierto teniendo más datos en el dataset, lo que facilitaría en la detección de la emoción. |
| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 2306-2495 |
| language | Spanish |
| publishDate | 2023-06-01 |
| publisher | Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) |
| record_format | Article |
| series | Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas |
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