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Adanaque, Luz Antuanet
Vargas Matute, Luis Eduardo (es_PE)
Toribio Chavez, Alexis (es_PE)
2024-08-01T02:30:18Z
2024-08-01T02:30:18Z
2024-07-06
http://hdl.handle.net/10757/674512
Este documento aborda la identificación de emociones a través del procesamiento de imágenes y el uso de una red neuronal, centrada en la detección de dos niveles de alegría. El objetivo principal es desarrollar un sistema capaz de analizar un conjunto de imágenes tomadas para determinar el número de clientes felices. Este sistema se integra con Salesforce, un CRM ampliamente utilizado, permitiendo a las empresas monitorear el nivel de satisfacción de sus clientes de manera eficiente. El análisis de emociones se realiza mediante técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje profundo, proporcionando una herramienta innovadora para mejorar la atención al cliente y la toma de decisiones basada en datos emocionales. La implementación de este sistema en Salesforce permite a las empresas obtener una visión detallada y en tiempo real del estado emocional de sus clientes, facilitando la adopción de estrategias más efectivas y personalizadas para mejorar la experiencia del cliente.
This thesis explores the identification of emotions through image processing and the use of a neural network, focusing on detecting two levels of happiness. The primary goal is to develop a system capable of analyzing a set of images taken to determine the number of happy customers. This system integrates with Salesforce, a widely used CRM, enabling companies to efficiently monitor customer satisfaction levels. Emotion analysis is performed using advanced image processing techniques and deep learning algorithms, providing an innovative tool to enhance customer service and data-driven decision-making based on emotional insights. Implementing this system in Salesforce allows companies to gain a detailed and real-time view of their customers' emotional states, facilitating the adoption of more effective and personalized strategies to improve customer experience.
Trabajo de suficiencia profesional (es_PE)
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spa (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (*)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
Repositorio Académico - UPC (es_PE)
Identificación de emociones
Procesamiento de imágenes
Red neuronal
Salesforce
Satisfacción del cliente
Emotion identification
Image processing
Neural network
Customer satisfaction
Diseño de un sistema integrado de identificación de emociones humanas mediante inteligencia artificial y procesamiento de imágenes para un sistema de gestión de clientes (CRM) (es_PE)
Design of an integrated system for human emotion identification using artificial intelligence and image processing for a Customer Relationship Management (CRM) system
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería (es_PE)
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Licenciatura (es_PE)
Ingeniero electrónico (es_PE)
PE (es_PE)
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https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
4897597
0000-0002-9475-3788 (es_PE)
75702634
70026622
712026 (es_PE)
Romero Cortez, Oscar Ucchelly
Puerta Arce, Juan Alberto
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Privada societaria



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