Machine learning and deep learning for emotion recognition

Ús de diferents tècniques de deep learning per al reconeixement d'emocions a partir d'imatges i videos. Les diferents tècniques s'apliquen, es valoren i comparen amb l'objectiu de fer-les servir conjuntament en una aplicació final.

Detalles Bibliográficos
Autor: Sisquella Andrés, Joan
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2019
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/184076
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/184076
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Human face recognition (Computer science)
Deep learning
Artificial intelligence
Reconeixement facial (Informàtica)
Aprenentatge profund
Intel·ligència artificial
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica
id ES_9a4e31e79d96281b8c3a71ffa227b92d
oai_identifier_str oai:upcommons.upc.edu:2117/184076
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Machine learning and deep learning for emotion recognitionSisquella Andrés, JoanHuman face recognition (Computer science)Deep learningArtificial intelligenceReconeixement facial (Informàtica)Aprenentatge profundIntel·ligència artificialÀrees temàtiques de la UPC::InformàticaÚs de diferents tècniques de deep learning per al reconeixement d'emocions a partir d'imatges i videos. Les diferents tècniques s'apliquen, es valoren i comparen amb l'objectiu de fer-les servir conjuntament en una aplicació final.OutgoingUniversitat Politècnica de CatalunyaWunnik, Lucas Philippe vanVincze, MarkusHirschmanner, Matthias20192019-10-0320202020-04-21master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccNAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2117/184076reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Inglésengopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2117/1840762026-05-27T15:37:01Z
dc.title.none.fl_str_mv Machine learning and deep learning for emotion recognition
title Machine learning and deep learning for emotion recognition
spellingShingle Machine learning and deep learning for emotion recognition
Sisquella Andrés, Joan
Human face recognition (Computer science)
Deep learning
Artificial intelligence
Reconeixement facial (Informàtica)
Aprenentatge profund
Intel·ligència artificial
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica
title_short Machine learning and deep learning for emotion recognition
title_full Machine learning and deep learning for emotion recognition
title_fullStr Machine learning and deep learning for emotion recognition
title_full_unstemmed Machine learning and deep learning for emotion recognition
title_sort Machine learning and deep learning for emotion recognition
dc.creator.none.fl_str_mv Sisquella Andrés, Joan
author Sisquella Andrés, Joan
author_facet Sisquella Andrés, Joan
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Wunnik, Lucas Philippe van
Vincze, Markus
Hirschmanner, Matthias
dc.subject.none.fl_str_mv Human face recognition (Computer science)
Deep learning
Artificial intelligence
Reconeixement facial (Informàtica)
Aprenentatge profund
Intel·ligència artificial
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica
topic Human face recognition (Computer science)
Deep learning
Artificial intelligence
Reconeixement facial (Informàtica)
Aprenentatge profund
Intel·ligència artificial
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica
description Ús de diferents tècniques de deep learning per al reconeixement d'emocions a partir d'imatges i videos. Les diferents tècniques s'apliquen, es valoren i comparen amb l'objectiu de fer-les servir conjuntament en una aplicació final.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
2019-10-03
2020
2020-04-21
dc.type.none.fl_str_mv master thesis
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
NA
http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/2117/184076
url https://hdl.handle.net/2117/184076
dc.language.none.fl_str_mv Inglés
eng
language_invalid_str_mv Inglés
language eng
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de Catalunya
publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de Catalunya
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
instname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
instname_str Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
reponame_str UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
collection UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869414360032477184
score 15,301603

Similares en LA Referencia