An infant needs detection system for the IoT era
En esta tesis, presentamos dos sistemas. El primer sistema tiene como objetivo clasificar las emociones de los bebés en tres categorías: feliz, triste y neutral. El segundo sistema mejora el primero al introducir un clasificador de necesidades de los bebés que puede categorizar cinco necesidades dif...
| Author: | |
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| Format: | doctoral thesis |
| Publication Date: | 2025 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repository: | Docta Complutense |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/119355 |
| Online Access: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/119355 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | 004.738.5:159.942-053.257(043.5) Informática (Informática) 1203.17 Informática |
| Summary: | En esta tesis, presentamos dos sistemas. El primer sistema tiene como objetivo clasificar las emociones de los bebés en tres categorías: feliz, triste y neutral. El segundo sistema mejora el primero al introducir un clasificador de necesidades de los bebés que puede categorizar cinco necesidades diferentes: sueño, incomodidad (pañal mojado), estómago, aburrimiento (deseo de ser calmado) y hambre.Para la fase inicial de la investigación, se desarrolla una técnica que utiliza aprendizaje automático para detectar las emociones de los bebés a partir de imágenes. El desarrollo de algoritmos automatizados para la detección de emociones en bebés es de gran importancia, ya que pueden integrarse en un sistema integral para monitorear el bienestar de los bebés, tanto en entornos domésticos como institucionales. En este estudio, se construye un clasificador de conjunto que combina las salidas de varios clasificadores individuales para lograr resultados de clasificación superiores... |
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