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Ugarte Rojas, Willy Gustavo
Rodriguez Meza, Bryan Alberto
Vargas Lopez-Lavalle, Renzo Nicolas
2022-12-14T05:09:31Z
2022-12-14T05:09:31Z
2022-12-02
http://hdl.handle.net/10757/667025
En nuestro día a día, detectar una mentira podría tener importantes implicaciones en distintas situaciones sociales. Si alguien responde a una pregunta con información falsa, es posible que tenga detalles que no quiera revelar. Esta información logra ser determinante en circunstancias que signifiquen consecuencias graves o moderadas; por ejemplo, para indagaciones de carácter legal sobre actividades delinquías. El siguiente trabajo de investigación tiene como finalidad implementar una aplicación para la detección de falsedades mediante el uso de una webcam. Es decir, se requiere detectar mentiras utilizando un video. Además, se busca realizar una investigación que permita facilitar el desarrollo del sistema previamente mencionado. Dicha investigación se centra en el entendimiento de metodologías o tecnologías de detección de mentiras actuales y en técnicas de machine learning para el mismo fin. En el trabajo siguiente, haremos referencia a la acción de decir un engaño como cualquier hecho cuya intención final es transmitir un enunciado falaz o engañoso, de manera intencional y cuyo fin sea despistar a los demás. Mediante el siguiente trabajo de investigación, se realizará la gestión e implementación de un proyecto cuya finalidad es el desarrollo de una aplicación con la capacidad de detectar la veracidad de diversos enunciados de una persona a través de la detección de micro-expresiones y su variación a través del tiempo. Esto se logrará mediante el uso de algoritmos de aprendizaje autónomo y visión computacional. Esta aplicación otorgará una nueva alternativa frente a las otras metodologías actuales para detección de mentiras que se basan en analizar el estado cerebral mediante equipamiento costoso y especialistas calificados, como el polígrafo o los ERP. (es_PE)
In our daily lives, spotting a lie can have major implications for various social situations. On the assumption that someone answers a question with untruthful information, they may have details they don't want to share. This knowledge may be of crucial importance in circumstances with moderate or serious consequences, for example for judicial investigations into criminal activities. The purpose of the following research is to implement an application for the detection of falsehoods using a webcam. That is, it is required to detect lies using a video. In addition, an investigation is sought to facilitate the development of the previously mentioned system. This research focuses on understanding current lie detection methodologies or technologies and machine learning techniques for the same purpose. In the following work, we will refer to the action of telling a lie as any fact whose final intention is to purposefully transmit a fallacious or misleading statement and whose purpose is to mislead others. Through the following research, the management and implementation of the project will be carried out whose purpose is the development of an application with the ability to detect the veracity of various statements of a person through the detection of micro-expressions and their variation through time. This will be achieved using machine learning algorithms and computer vision. This application will provide a new alternative to the other current lie detection methodologies that are based on analyzing the brain state using expensive equipment and qualified specialists, such as polygraphs or ERPs. (es_PE)
Tesis (es_PE)
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spa (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (*)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
Repositorio Académico - UPC (es_PE)
Reconocimiento de puntos de referencia faciales (es_PE)
Detección de mentiras (es_PE)
Redes neuronales (es_PE)
Micro-expresiones (es_PE)
Recognition of facial landmarks (es_PE)
Lie detection (es_PE)
Neural networks (es_PE)
Micro-expressions (es_PE)
IA de la verdad (es_PE)
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Ciencias de la Computación (es_PE)
Licenciatura (es_PE)
Licenciado en Ciencias de la Computación (es_PE)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
https://orcid.org/0000-0002-7510-618X (es_PE)
73671332 (es_PE)
73119063 (es_PE)
611016 (es_PE)
Subauste Oliden, Daniel Alejandro
Canaval Sanchez, Luis Martin
Reyes Silva, Patricia Daniel
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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