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dc.contributor.authorGorvenia Ynfanzón, Johanna Paola
dc.contributor.authorTello Sánchez, Fernando Antonio
dc.contributor.otherGorvenia Ynfanzón, Johanna Paolaes_PE
dc.contributor.otherTello Sánchez, Fernando Antonioes_PE
dc.date.accessioned2019-07-12T14:54:28Z
dc.date.available2019-07-12T14:54:28Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationGorvenia, J. y Tello, F. (2019). Adaptación y comparación de dos metodologías de reconocimiento facial aplicadas a la detección de somnolencia en conductores. En Universidad de Lima (Ed.), Hacia la transformación digital. Actas del I Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas (pp. 75-86), Lima, 13 y 14 de septiembre del 2018. Universidad de Lima, Fondo Editorial.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/8721
dc.description.abstractEste artículo busca comparar dos metodologías de reconocimiento de expresiones faciales: Viola-Jones y Regression Based Facial Landmark Detection, adaptados para la detección de somnolencia, dando a conocer cuál de ellas es la más óptima y se adecúa mejor a las condiciones variables, considerando las restricciones de oclusión, rotación de rostro, iluminación. Tras un análisis cuantitativo bajo la matriz de confusión y poniendo a prueba las metodologías propuestas en diferentes situaciones, se realizó una comparación con los resultados obtenidos. Ocurren diferentes efectos por la falta de sueño como la disminución del tiempo de reacción, cansancio ocular, la visión se torna borrosa, menor concentración, etcétera; influyendo de manera directa en el incremento de accidentes de tráfico.es
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Limaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourceUniversidad de Limaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes_PE
dc.subjectReconocimiento facial (Informática)es
dc.subjectConductores de automóviles
dc.subjectHuman face recognition (Computer science)
dc.subjectAutomobile drivers
dc.subjectSomnolencia
dc.subjectDrowsiness
dc.subject.classificationIngeniería de sistemas / Diseño y métodoses
dc.titleAdaptación y comparación de dos metodologías de reconocimiento facial aplicadas a la detección de somnolencia en conductoreses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_PE
dc.type.otherArtículo de conferenciaes_PE
dc.publisher.countryPE
dc.description.peer-reviewRevisado por pareses
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE


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