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Título: Desarrollo de un método para la clasificación automática de imágenes faciales basada en el atractivo aplicando máquinas de aprendizaje
Asesor(es): Cruz Silva, José
Fecha de publicación: 2013
Institución: Universidad Nacional de Trujillo
Resumen: En el presente documento se realiza un estudio de la noción de "atractivo_x000D_ facial" en un contexto de “aprendizaje” con Máquinas de Soporte Vectorial. Para_x000D_ ello se han aplicado encuestas a un grupo de personas que evaluaron fotografías_x000D_ frontales de rostros de mujeres calificando a cada una en una escala de valoración_x000D_ conforme a su atractivo. La técnica de aprendizaje de máquinas utilizada son las_x000D_ Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Luego las imágenes fueron entrenadas en_x000D_ la SVM con su respectivo grado de belleza. Con la prueba Chi cuadrado se_x000D_ compara la distribución de las puntuaciones de los evaluadores humanos con los_x000D_ de la SVM, demostrando que no existe diferencia significativa entre los dos_x000D_ grupos. Los resultados muestran claramente que la belleza facial es un concepto_x000D_ universal, que puede ser aprendido por una máquina. Analizando la precisión de_x000D_ la misma en cuanto a su predicción de la belleza como una función del tamaño de los_x000D_ datos de entrenamiento indica que una máquina puede producir similares resultados al_x000D_ pensamiento humano
Nota: This thesis is a study of the notion of "facial attractiveness" in the machine_x000D_ learning with the SVM context. To this end, we have used statistical evaluations_x000D_ made to a group of people who rated front face photographs of women qualifying_x000D_ each on a rating scale according to its appeal. The machine learning technique_x000D_ used is Support Vector Machine (SVM). Then the images were trained in SVM on_x000D_ its respective degree of beauty. By using Chi-square test, we compare the_x000D_ distribution of scores of human evaluators with SVM results show that there is no_x000D_ significant difference between the two groups. The results clearly show that facial_x000D_ beauty is a universal concept, which can be learned by a machine. Analyzing the_x000D_ accuracy of the machine in terms of beauty prediction as a function of the training_x000D_ data size indicates that a machine can produce similar results to human thought
Disciplina académico-profesional: Informática
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Grado o título: Ingeniero Informático
Fecha de registro:  8



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