Buscar en Google Scholar
Registro completo de metadatos
Sipiran Mendoza, Iván Anselmo
Salas Guillén, Diego Andrés (es_ES)
2019-07-31T00:37:57Z (es_ES)
2019-07-31T00:37:57Z
2019-07-31T00:37:57Z (es_ES)
2019 (es_ES)
2019-07-30 (es_ES)
http://hdl.handle.net/20.500.12404/14657
La justicia y la búsqueda de la verdad en la investigación criminal requiere del uso de una herramienta fundamental para su éxito, el interrogatorio. En un interrogatorio, un experto hace uso de su experiencia y su juicio para, mediante el cuestionamiento del acusado, obtener una verdad explícita o implícita de parte de este sobre el hecho a investigar. El presente proyecto de investigación apunta a diseñar un modelo de aprendizaje automático que brinde soporte para la detección de mentiras en interrogatorios mediante el análisis de video. Es una contribución a los trabajos de investigación realizados por el grupo IA-PUCP (Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial) de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Se utilizó un conjunto de datos puesto a disponibilidad por Rada Mihalcea del grupo “Language and Information Technologies” de la Universidad de Michigan. La propuesta de arquitectura para el modelo consiste en una capa de preprocesamiento de datos que utiliza un algoritmo de reconocimiento facial para extraer los rostros del video, limitando el espacio de características. Luego, se utiliza una red convolucional preentrenada para realizar la extracción de características. Finalmente, se utiliza una red recurrente LSTM para procesar las características y luego una red neuronal para clasificar los videos. Se experimentó con cinco redes convolucionales (Resnet, InceptionV3, Xception, VGG16 y VGG19), el mejor fue InceptionV3. Este obtuvo una exactitud de 78.6 %, valor que supera varios de los resultados obtenidos por los modelos, presentados en la publicación “A Multi-View Learning Approach to Deception Detection” de N. Carissimi, que no aplicaron entrenamiento en la extracción convolucional. Esto, utilizando menos información y automatizando la extracción de la misma. (es_ES)
Tesis (es_ES)
spa (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/ (*)
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) (es_ES)
Reconocimiento facial (Informática)--Algoritmos (es_ES)
Redes neuronales (Computación) (es_ES)
Diseño de una arquitectura de aprendizaje automático que brinde soporte para la detección de mentiras mediante el análisis de video (es_ES)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado (es_ES)
Informática con mención en Ciencias de la Computación (es_ES)
Maestría (es_ES)
Maestro en Informática con mención en Ciencias de la Computación (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_ES)
41861203
611087 (es_ES)
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_ES)
Privada asociativa



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons