Resumen
La importancia del comportamiento no verbal y lo que se transmite mediante el lenguaje corporal, juega un papel muy importante en nuestro entorno. Como una de las áreas éstetrabajo se enfoca en el reconocimiento de emociones para niños de 2 a 4 años, debido a quees importante revisar el estado de emoción que representa un niño dependiendo del ambiente en el cual se encuentra sumergido. El objetivo de este artículo es evaluar la eficiencia de tres herramientas de reconocimiento de emociones, que son: Face++, Microsoft Azure Emotion API y Google Vision API al inferir atributos de niños. Para poder realizar esta investigación, se realizó un análisis comparativo de las herramientas utilizadas junto con la ayuda de una especialista en psicología infantil. Se tomaron como muestra un grupo de 20 niños, de la Fundación “Los chavitos” del MIES en Ecuador. Los resultados experimentales mostraron que Face++ presentó mayor precisión con relación a Microsoft Azure Emotion API y Google Vision API. Se espera que el conjunto de datos que se presenta en los resultados pueda ayudar a allanar el camino para futuras investigaciones sobre el uso de las herramientas de reconocimiento de emociones.
| Título traducido de la contribución | Comparative Analysis to Select an Emotion Recognition Tool Applying the Ahp Model |
|---|---|
| Idioma original | Español (Ecuador) |
| Páginas (desde-hasta) | 453-463 |
| Número de páginas | 11 |
| Publicación | UNIANDES Episteme |
| Volumen | 6 |
| N.º | 6 |
| Estado | Publicada - 13 jun. 2019 |
Palabras clave
- Emotions
- Face detection
- Face recognition
- Facial expression
- Facial recognition of emotions
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